UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente
ANÁLISE DE INDICADORES DE BIODIVERSIDADE NA
AVALIAÇÃO DE IMPACTO DO CICLO DE VIDA
RITA DE CÁSSIA SILVA BRAGA E BRAGA
ILHÉUS – BAHIA
2011
RITA DE CÁSSIA SILVA BRAGA E BRAGA
ANÁLISE DE INDICADORES DE BIODIVERSIDADE NA AVALIAÇÃO DE
IMPACTO DO CICLO DE VIDA
Dissertação apresentada ao Programa Regional de Pós-Graduação
em Desenvolvimento e Meio Ambiente (PRODEMA) da
Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC) como requisito
final para obtenção do título de Mestre em Desenvolvimento
Regional e Meio Ambiente.
Área de Concentração: Uso de Recursos Naturais
Orientador: Prof. Dr. José Adolfo de Almeida Neto
ILHÉUS – BAHIA
2011
B813
Braga, Rita de Cássia Silva Braga e.
Análise de indicadores de
biodiversidade na
avaliação de impacto do ciclo de vida / Rita de Cássia
Silva Braga e Braga. – Ilhéus, BA : UESC , 2011.
xiii, 105 f. : il.
Orientador : José Adolfo de Almeida Neto.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Estadual de
Santa Cruz. Programa Regional de Pós-graduação em
Desenvolvimento e Meio Ambiente.
Inclui referências e apêndice.
1. Impacto ambiental – Avaliação. 2. Biodiesel.
3. Biodiversidade. 4. Indicadores ambientais. 5. Delphi,
Método. I. Título.
CDD 363.7
RITA DE CÁSSIA SILVA BRAGA E BRAGA
ANÁLISE DE INDICADORES DE BIODIVERSIDADE NA AVALIAÇÃO DE
IMPACTO DO CICLO DE VIDA
Ilhéus, 14/02/2011
_____________________________________________
José Adolfo de Almeida Neto – DS
(UESC/DCAA)
(Orientador)
_____________________________________________
Sofia Campiolo – DS
(UESC/DCB)
_____________________________________________
Danielle Maia de Souza – DS
(Universidade de Bayreuth - Alemanha)
Dedico a vocês...
minha mãe Rute e meu pai Joveniano Braga (in memorian)
meu esposo Oswaldo e meus amados filhos Newiton e João Paulo.
Para muitas filosofias e religiões AGRADECER significa não apenas reconhecer a ação
generosa de alguém para conosco....é sim...um movimento de gratidão e amor a todas as
criaturas do universo pela simples razão de sermos todos UM.
Imbuída desse sentimento é que agradeço...
A DEUS, razão maior por ter me permitido chegar até aqui com VIDA...SAÚDE e FÉ.
Ao meu esposo, Oswaldo pelo incentivo e apoio em todos os momentos.
Aos meus adoráveis e amados filhos Newiton e João Paulo, dois tesouros dados por DEUS.
Aos meus pais, Joveniano Braga (in memorian) e Rute e aos meus irmãos e irmãs. Saibam
que são muito importantes na minha vida.
A minha família inteira por fazerem parte da minha vida.
Ao professor Max de Menezes (in memorian) por ser o grande entusiasta do PRODEMA e de
todos os mestrandos.
Ao professor José Adolfo, pela orientação e incentivo na busca do conhecimento.
Às “colegas de apartamento” e mais que isso às amigas Paty e Poli, mesmo cientes do quão
difícil é dividir o dia a dia com o outro, aceitamos o desafio.
A Ittana pela receptividade e os ensinamentos da vida como mestranda. Meu carinho por você
é muito grande.
A minha amiga Jaque pelo carinho e acolhimento.
A Luluzinha “minha filhinha” que amarei sempre.
A Fabi por ter me acolhido quando fui ser aluna especial na sua turma e por fim ficamos
amigas.
A Léa um presente de DEUS que espero ter por toda vida.
A Camille que com todo carinho abriu as portas do AP e me acolheu, serei sempre grata.
Aos colegas e amigos profissionais das diversas áreas que me auxiliaram na realização do préteste da pesquisa (Marcinha, Tiago, Léa, Liana, Dani, Jaqueline e Jaque do doc PRODEMA).
Aos membros do Grupo Bioenergia e Meio Ambiente da UESC, pela oportunidade de
exercitar a diversidade e a interdisciplinaridade.
À turma XII do PRODEMA em especial aos amigos conquistados durante o tempo do
mestrado, e para não ser injusta não citarei nomes, pois sei que cada um de vocês sabe o lugar
que ocupam em minha vida.
Aos membros do Colegiado do Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente pela
oportunidade.
Aos vários pesquisadores-professores que nos proporcionaram momentos únicos de
aprendizado e reflexão.
Ao casal de professores que tenho um carinho especial, Paulo Hellmeister e Raquel Oliveira.
Ao professor Marcelo Inácio pela contribuição na reta final com a análise estatística.
A Maria Schaun que mesmo nos momentos de silêncio tinha algo a nos dizer. Lembrarei
sempre de você com muito carinho.
Aos pesquisadores das áreas:
Avaliação do Ciclo de Vida: Cássia Ugaya, Danielle Maia, Maria Cléa e Ottar Michelsen.
Biocombustíveis: Iracema Nascimento, Rosenira Serpa da Cruz e Osvaldo Stella,
Cultivos Energéticos: Fabio Pinto, Jonas Souza, José Roberto, José Stanley.
Ecologia e Biodiversidade: Deborah Faria, Eduardo Mariano, Regina Sambuichi e Talita
Fontoura.
Sem a valorosa contribuição de todos vocês, ilustres mestres e doutores seria impossível a
concretização desse estudo.
Ao grupo de Biodiesel da CEPLAC, pelo apoio e vários esclarecimentos sobre a cultura do
Dendê.
Ao CNPq pela concessão da bolsa de mestrado.
Ao PRODEMA por oportunizar o crescimento acadêmico.
“O Saber se aprende com os mestres. A sabedoria só com o corriqueiro da vida...e, por falar
em vida... o que importa, não é o ponto de partida, mas a caminhada.
Caminhando e semeando, no fim terás o que colher”
(Cora Coralina)
Análise de Indicadores de Biodiversidade na Avaliação de Impacto do Ciclo de Vida
RESUMO
A crise energética mundial promove o desafio de compatibilizar demanda por energia e
preservação dos recursos ambientais, tendo como uma de suas vertentes a substituição da
matriz energética de origem fóssil por fontes alternativas com menor potencial de impacto.
Nesse sentido, os biocombustíveis surgem como alternativa, especialmente relacionados ao
potencial de mitigação das emissões de gases estufa. Para que os biocombustíveis sejam
efetivamente considerados uma alternativa ambientalmente sustentável é imprescindível uma
avaliação com base no seu ciclo de vida, especialmente considerando os potenciais impactos
da fase agrícola de produção da matéria-prima, como a perda de biodiversidade associada à
mudança no uso da terra. Com o objetivo de identificar, selecionar e escolher o◦(s)
melhor◦(es) modelo◦(s) de avaliação de impacto do uso da terra para aplicação na avaliação
do ciclo de vida de biocombustíveis, foi realizada uma pesquisa bibliográfica e uma consulta
Delphi com especialistas das seguintes áreas do conhecimento: biocombustíveis
(BIOCOMB), cultivos energéticos (CULTEN), ecologia e conservação da biodiversidade
(ECOBIO) e avaliação do ciclo de vida (ACIVID). Foram identificados dezesseis modelos de
interesse para o estudo na literatura especializada, cinco deles foram pré-selecionados: riqueza
de espécies de plantas vasculares por área ocupada e transformada; riqueza de espécies (SR),
escassez do ecossistema (ES) e condições para manutenção da biodiversidade (CMB);
proporção de espécies de aves e mamíferos ameaçados ou em perigo de extinção, riqueza de
espécies (SR), escassez inerente do ecossistema (ES) e vulnerabilidade dos ecossistemas
(EV), combinados com a qualidade da biodiversidade (Q biodiversidade) e diversidade de
espécies de plantas vasculares. Para a pré-seleção foram considerados os critérios:
representatividade, mensurabilidade, consistência, aplicabilidade, dependência local,
escala e transferência. Vinte e dois especialistas foram consultados através de um painel
Delphi, distribuídos em quatro áreas do conhecimento relacionadas à temática do estudo.
Foram realizadas duas rodadas de consulta aos especialistas, sendo verificado que, na 1ª
rodada houve grande heterogeneidade de opiniões entre os especialistas e entre as 4 (quatro)
áreas pré-definidas, não havendo convergência para a escolha de um modelo ou indicador. Na
2ª rodada, a opinião dos especialistas convergiu no sentido de priorizar modelos com
seguintes indicadores: (i) a complexidade estrutural dos ecossistemas; (ii) diversidade
funcional; e (iii) a associação de parâmetros qualitativos e quantitativos, enquanto uma parte
dos modelos propostos tendem a captar elementos distintos da biodiversidade, apontando a
riqueza de espécies de plantas vasculares como o melhor indicador, especialmente, por
considerando a disponibilidade de dados em escala global. A disponibilidade de informações
em escala global e regional limita a aplicação de muitos modelos e indicadores. Diante desta
limitação e considerando as diferentes escalas de aplicação em níveis local, regional ou
global, conclui-se que não houve consenso na definição de um modelo ideal, que seja capaz
de sintetizar a complexidade dos diferentes aspectos associados à biodiversidade. Sugere-se
como foco dos próximos estudos, a realização de levantamentos de dados que permita a
aplicação de modelos que considerem a mudança da paisagem e a complexidade estrutural
dos ecossistemas, incluindo a sua diversidade funcional. A análise interdisciplinar dos
resultados deve ser considerada com bastante relevância, tendo em vista a complexidade e
interdependência de fatores disciplinares envolvidos.
Palavras-chaves: Delphi., Bioenergia, Biodiesel, Avaliação do Ciclo de Vida e Categorias de
Impacto.
Analysis of Indicators of Biodiversity in the Impact's Assessment of Life Cycle
ABSTRACT
The world energy crisis promotes the challenge of reconciling the demand for energy and
environmental resources, and as one of its aspects, the replacement of the energy produced
from fossil fuels by alternative sources with less potential impact. In this sense, biofuels
emerge as an alternative, especially related to the mitigation's potential of greenhouse gas
emissions. To biofuels be actually considered an environmentally sustainable alternative, it's
essential an assessment based on their life cycle, especially considering the potential impacts
of agricultural production's stage of raw material, like loss of biodiversity associated with the
change in land use . In order to identify, select and choose the best model(s) of impact's
assessment of land use to application in the life cycle's assessment of biofuels, was performed
a literature search and a Delphi consultation with experts in the following subject areas:
biofuels (BIOCOMB), energy crops (CULTEN), ecology and biodiversity conservation
(ECOBIO) and life cycle's assessment (ACIVID). Were identified sixteen models of interest
to study in the specialized literature, five of them were pre-selected: species' richness of
vascular plants in the occupied and transformed area, species richness (SR), ecosystem
scarcity (ES) and conditions for maintenance of biodiversity (CMB); species' proportion of
birds and mammals threatened or in extinction risk, species richness (SR), inherent scarcity of
the ecosystem (ES) and ecosystem vulnerability (EV), combined with the biodiversity quality
(biodiversity Q ) and diversity of vascular plants' species. For pre-selection criteria were
considered: representativeness, measurability, consistency, applicability, local dependency,
scale and transfer. Twenty-two experts were consulted using a Delphi panel, divided into four
areas of knowledge related to the thematic study. Two rounds of consultation with the experts
were realized, with the results of the first round showing great diversity of opinions among
the experts and between the 4 (four) pre-defined areas, without convergence for the choice of
a model or indicator. In the second round , the opinion of the experts converged to give
priority to models with the following indicators: (i) the structural complexity of ecosystems,
(ii) functional diversity, and (iii) the combination of qualitative and quantitative parameters,
while some of the proposed models tend to capture different elements of biodiversity,
pointing to the species richness of vascular plants as the best indicator, especially by
considering the availability of data on a global scale. The availability of information on global
and regional scale limits the application of many models and indicators. In the face of this
limitation and considering the different scales of application at the local, regional or global
levels, it is concluded that there was no consensus on the definition of an ideal model able to
synthesize the complexity of the various aspects related to biodiversity. Thus, as a focus of
future studies, the collection of data should focus on the application of models that consider
the changing of landscape, and the structural complexity of ecosystems, including their
functional diversity. Considering the complexity and interdependence of the disciplinary
factors involved in this kind of analysis, the interdisciplinary analysis of the results should be
considered with adequate diligence.
Keywords: Delphi., Bioenergy, Biodiesel, Life Cycles's Assessment and Impact's Categories.
Lista de Tabelas
Tabela 1. Características desejáveis de um indicador (Milà i Canals, 2007) ........................... 42
Tabela 2. Resumo da escolha e opinião dos especialistas ........................................................ 63
Lista de Quadros
Quadro 1. Principais categorias de impactos ambientais consideradas na ACV...................... 24
Quadro 3. Modelos para avaliação de impacto do uso da terra pré-selecionados .................... 50
Quadro 3. Modelos de avaliação de impacto do uso da terra pré-selecionados ....................... 51
Quadro 4. Modelos de avaliação de impacto do uso da terra da 2ª rodada Delphi .................. 57
Lista de Figuras
Figura 1. Uso da terra por um processo de transformação, ΔQ representa a mudança inicial na
qualidade da terra, e a área sombreada representa o impacto da transformação (MILÀ I
CANALS, 2007). ...................................................................................................................... 26
Figura 2. Uso da terra por um processo de ocupação, sem alteração na qualidade da terra
durante o processo de ocupação (ΔQ = 0, a área sombreada representa o impacto de
ocupação). (MILÀ I CANALS, 2007)...................................................................................... 27
Figura 3. Modelo de pressão – estado – resposta, adaptado de (OECD, 2003). ...................... 29
Figura 4. Esquema do modelo de Köllner. ............................................................................... 34
Figura 5. Fluxograma simplificado das etapas de aplicação da consulta Delphi ..................... 45
Figura 6. Comparação da aplicabilidade média (Índice de Aplicabilidade – IAN) para os cinco
indicadores de biodiversidade da 1ª rodada do Delphi, com base nos valores médios por área
de conhecimento. ...................................................................................................................... 52
Figura 7. Comparação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade – IAN) média das áreas
de conhecimento da 1ª rodada do Delphi, com base nos valores médios por critério de
avaliação. ................................................................................................................................. 53
Figura 8. Comparação do IAN entre a 1ª (A) e a 2ª rodada (B) o – para os indicadores de
biodiversidade por área de conhecimento. ............................................................................... 58
Figura 9. Comparação da aplicabilidade (índice de Aplicabilidade – IAN) média dos
indicadores de biodiversidade da área de ACIVID para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi. ............. 59
Figura 10. Comparação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade – IAN) média dos
indicadores de biodiversidade da área de CULTEN para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi ............ 60
Figura 11. Comparação da aplicabilidade média (índice de Aplicabilidade – IAN) dos
indicadores de biodiversidade da área de BIOCOM para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi. ........... 60
Figura 12. Comparação da aplicabilidade média (índice de Aplicabilidade – IAN) dos
indicadores de biodiversidade da área de ECOBIO para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi. ............ 61
Figura 13. Comparação entre a avaliação da aplicabilidade (índice de Aplicabilidade – IAN)
dos indicadores de biodiversidade com a média de todas as áreas na 1ª e 2ª rodadas. ............ 62
Sumário
1.
INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 14
2.
REVISÃO DE LITERATURA ......................................................................................... 18
2.1. Biodiversidade e Conservação .......................................................................................... 18
2.2. Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) .................................................................................. 21
2.3. Categorias de Impacto em ACV........................................................................................ 23
2.4. Categoria ambiental uso da terra ...................................................................................... 25
2.5. Indicadores Ambientais ..................................................................................................... 28
2.5.1. Indicadores de biodiversidade e modelos propostos para uso da terra em AICV. ....... 30
2.6. Biocombustíveis ................................................................................................................ 39
3.
MATERIAL E MÉTODOS .............................................................................................. 41
3.1. Delimitação, caracterização e etapas da pesquisa ............................................................. 41
3.2. Levantamento, pré-seleção e avaliação dos indicadores ................................................... 41
3.3. O Delphi ............................................................................................................................ 42
3.3.1. Escolha dos especialistas .............................................................................................. 45
3.3.2. Elaboração do questionário........................................................................................... 46
3.3.3. Envio do questionário ................................................................................................... 47
3.3.4. Tratamento estatístico ................................................................................................... 48
4.
RESULTADOS E DISCUSSÃO ...................................................................................... 50
4.1. Levantamento e pré-seleção dos modelos ......................................................................... 50
4.2. 1ª rodada da consulta Delphi ............................................................................................. 51
4.3. Avaliação preliminar dos indicadores ambientais na 1ª rodada ........................................ 55
4.4. 2ª rodada da consulta Delphi ............................................................................................. 56
4.5. Discussão dos resultados do Delphi .................................................................................. 63
5.
CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................ 67
6.
PERSPECTIVAS .............................................................................................................. 69
7.
REFERÊNCIAS ................................................................................................................ 70
APÊNDICE A - MATRIZES PARA ESCOLHA DOS INDICADORES ............................... 75
APÊNDICE B - QUESTIONÁRIO ENVIADO AOS ESPECIALISTAS............................... 83
APÊNDICE C - CRITÉRIOS E INDICADORES PRÉ-SELECIONADOS ........................... 91
APÊNDICE D - ESPECIALISTAS PARTICIPANTES DA CONSULTA DELPHI ............. 97
APÊNDICE E - RETORNO DA 1ª RODADA DELPHI ........................................................ 98
APÊNDICE F - ANÁLISES ESTATÍSTICAS ...................................................................... 101
1. INTRODUÇÃO
A
sociedade
contemporânea
lida
com
a
necessidade
de
compatibilizar
desenvolvimento socioeconômico e equacionar a relação do homem com o meio ambiente
natural, de tal forma que a preocupação com os impactos decorrentes de suas ações seja uma
premissa fundamental no planejamento e nas propostas de desenvolvimento, especialmente
com referência à produção e uso da energia.
A energia, em suas diversas formas, é um dos principais constituintes da sociedade
moderna. Assim, o desenvolvimento socioeconômico e os elevados padrões de vida
demandam processos produtivos cada vez mais complexos, que compartilham um
denominador comum: a disponibilidade de um abastecimento adequado e confiável de energia
(HINRICHS, 2003).
De forma mais incisiva, nas últimas décadas, tem havido um incentivo internacional
para a substituição da matriz energética mundial de origem fóssil por fontes renováveis, tidas
como ambientalmente sustentáveis, especialmente relacionado ao seu potencial de mitigação
das emissões de gases-estufa, associados à combustão dos derivados fósseis.
Uma alternativa apontada como importante fonte de energia renovável é a produção de
biocombustível, a partir de espécies oleaginosas, obtendo o biodiesel como produto final.
O governo Federal, como forma de incentivar e regulamentar a produção, uso e
comercialização do biodiesel, lançou oficialmente em janeiro de 2005, por meio de um
programa interministerial, o PNPB – Programa Nacional de Uso e Produção do Biodiesel,
tendo como principal objetivo a promoção da inclusão social no contexto do desenvolvimento
regional, favorecendo a inclusão da agricultura familiar no mercado da produção de
bioenergia (ACCARINI, 2006; COUTO et al., 2006).
O PNPB define biodiesel como: “biocombustível derivado de biomassa renovável,
sendo um produto biodegradável, não tóxico, que reduz a emissão de gases tóxicos oriundos
do escapamento dos veículos, e os gases que provocam o efeito estufa e chuva ácida”. O
mesmo documento aponta que a emissão de dióxido de carbono (CO2) é reduzida em cerca de
7% com o uso da mistura B5 (adição de 5% de biodiesel ao diesel convencional) ou 9,5%
com B20 (adição de 5% de biodiesel ao diesel convencional) e até 46% com B-100 (biodiesel
puro) (PNPB, 2004; CONAB, 2006).
O Biodiesel é um produto com múltiplas potencialidades, podendo ser utilizado como
substituto parcial ou total do diesel e, quando misturado, pode variar de baixas concentrações
(1 a 5%), como um aditivo, ou na forma de misturas mais concentradas, como: B20 (20%),
B30 (30%) e B50 (50%) (CONAB, 2006).
Dentre as oleaginosas com potencial para produção de biodiesel destaca-se o dendê
(Elaeis guineensis), uma palmeira de origem africana, que se desenvolve em áreas tropicais
úmidas e com um dos maiores potenciais para a produção de óleos vegetais atingindo, em
áreas comerciais, produtividades médias de até 5,0 toneladas de óleo por hectare e ano (FGV,
2003).
No Brasil, as primeiras indústrias de extração de óleo de palma se estabeleceram na
Bahia, na década de 50, mas a organização da agroindústria só ocorreu na década de 70, no
estado do Pará, com a implantação da primeira empresa produtora de óleo, sendo atualmente
o estado que concentra a produção de aproximadamente 85% do óleo de dendê do Brasil,
(KALTNER et al. 2003). No contexto mundial, os principais produtores de dendê são:
Indonésia, Malásia, Nigéria e Colômbia, ficando o Brasil como o 11º produtor mundial (FAO,
2008).
Na Região Sul da Bahia predomina o uso da variedade dura em detrimento da
variedade tenera, resultado do cruzamento entre as matrizes africanas, dura e pisífera. Como
resultado, a produtividade média estadual encontra-se abaixo de 1.000 kg de óleo por hectare
e ano (CEPLAC, 2008).
Diante disso e como forma de aproveitar o potencial edafoclimático para implantação e
ampliação do cultivo de oleaginosas aptas à produção do biodiesel, com destaque para o
dendê, o governo da Bahia lançou, em 2006, O PROGRAMA DE BIODIESEL DA BAHIA,
cujo objetivo estratégico constitui na produção de combustível proveniente de matéria-prima
100% renovável e sua posterior introdução na matriz energética estadual e nacional.
(BAHIA, 2010)
Nesse contexto, o estado possui uma disponibilidade de área da ordem de 854.000
(oitocentos e cinquenta e quatro mil) hectares, em áreas litorâneas, que se estendem desde o
Recôncavo Baiano até os tabuleiros do Sul da Bahia (CEPLAC, 2008).
Nessa perspectiva, mesmo considerando a importância da substituição da matriz
energética por fontes renováveis, faz-se necessário ponderar que a substituição dos
combustíveis fósseis por fontes renováveis, desconsiderando uma avaliação ambiental, não
representa garantia na redução das emissões dos gases do efeito estufa (GEE), principalmente
quando há um incentivo à expansão agrícola para produção de biodiesel.
Miller Jr. (2003) destaca que o crescimento exponencial das atividades humanas, como
a queima de combustíveis fósseis e o desmatamento de florestas, pode ser responsável pela
mudança no clima da terra, capaz de interferir na dinâmica das áreas agrícolas, nas reservas
hídricas, além de alterar e reduzir a biodiversidade.
Para Lindeijer (2005), a expansão de áreas para cultivos energéticos deve ser avaliada
do ponto de vista da mudança no uso da terra devendo, esta, ser uma preocupação mundial,
uma vez que a terra fornece as funções essenciais para a manutenção da vida, incluindo a
ciclagem de nutrientes, além de ser o habitat de todas as formas de vida do planeta.
Diante do exposto, para que o biodiesel produzido a partir do dendê seja uma
alternativa ambientalmente sustentável, é imprescindível uma avaliação sistêmica, com base
no seu ciclo de vida, considerando especialmente os potenciais impactos no uso da terra, e o
consequente efeito sobre a biodiversidade.
Para avaliar o desempenho ambiental da produção agrícola, uma ferramenta
importante tem sido a Avaliação do Ciclo de Vida (ACV), conhecida na literatura
internacional com Life Cycle Assessment que, como o próprio nome sugere, avalia todo o
ciclo de vida do produto ou processo, desde a obtenção da matéria prima até o descarte, ou
combustão, no caso dos biocombustíveis.
Os estudos ambientais com base na ACV, inicialmente mais voltados para produtos e
processos industriais, não contemplavam aspectos ambientais típicos de produtos e processos
agropecuários (ANTÓN et al., 2007; MILÀ I CANALS et al., 2007).
A ACV considera categorias de impacto agrupadas em: impactos relativos à poluição
e impactos relacionados à depleção dos recursos naturais, sendo importante mencionar que
a categoria de impacto adotada para o desenvolvimento dessa pesquisa será uso da terra, com
foco na perda da biodiversidade.
A categoria ambiental uso da terra tem sido avaliada a partir de dados empíricos da
ocorrência de espécies indicadoras, associadas a determinado ecossistema (plantas
vasculares), em função do tipo de uso da terra e tamanho da área. Na avaliação, leva-se em
conta tanto o dano local da área ocupada ou que teve o seu uso transformado, como a
qualidade regional do ecossistema considerado (MILÀ I CANALS et al., 2007; GARRAIN et
al., 2009).
Dada a importância de se avaliar essa categoria no âmbito da ACV e reconhecendo as
limitações e a complexidade de mensurar a perda da biodiversidade, faz-se necessário o
estudo de indicadores ambientais apropriados. Segundo Milà i Canals (2003), indicadores
ambientais são substitutos para os atributos ambientais, que não podem ser medidos
diretamente.
Os indicadores de biodiversidade devem permitir a determinação das características
bióticas ou abióticas, refletindo o estado de um ecossistema, do habitat ou de outros
componentes da biodiversidade, sendo uma expressão da diversidade da comunidade, (MILÀ
I CANALS, 2007; TREWEEK et. al., 2006).
Considerando, por um lado, a importância desta temática na orientação do
desenvolvimento tecnológico e das políticas públicas na área de biocombustíveis e, por outro,
a ausência de indicadores adequados para avaliar a perda de biodiversidade, no contexto da
ACV, esta pesquisa objetiva estudar indicadores ambientais de biodiversidade relacionados à
categoria de impacto uso da terra para aplicação na avaliação do ciclo de vida de
biocombustíveis. Para isso, os seguintes objetivos específicos foram contemplados: i)
Identificar os principais indicadores utilizados na avaliação da categoria ambiental uso da
terra; ii) selecionar os principais indicadores para a avaliação da perda de biodiversidade; iii)
escolher o(s) indicador(es) mais adequado(s) para aplicação em estudos de ACV de
biocombustíveis, como o biodiesel produzido a partir de óleo de dendê (Elaeis guineensis).
A inclusão da problemática da perda da biodiversidade no debate científico do
biodiesel é essencial para garantir uma visão sistêmica e mais ampla na avaliação da
sustentabilidade da produção dos biocombustíveis e permitir uma comparação mais equânime
do seu desempenho ambiental com seu concorrente fóssil – diesel, avançando com as
pesquisas nesta área, que têm se concentrado na análise das emissões de gases do efeito estufa
(GEE) e de outras categorias ambientais, em que majoritariamente favorecem o diesel.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Biodiversidade e Conservação
O termo biodiversidade foi introduzido em 1988 pelo biólogo evolucionista E.
O. Wilson, um dos principais especialistas nessa área, sendo amplamente empregado nos
debates científicos e políticos, especialmente nas últimas duas décadas.
Em 1992, durante a Convenção da Diversidade Biológica – CBD, o termo
biodiversidade foi definido como “a variabilidade de organismos vivos de todas as origens,
incluindo os ecossistemas terrestres, marinhos e outros ecossistemas aquáticos e os complexos
ecológicos dos quais fazem parte, incluindo a diversidade dentro da espécie, entre as espécies
e a diversidade de ecossistemas” (CBD, 2005).
A biodiversidade desempenha um papel fundamental no funcionamento dos
ecossistemas e na disponibilidade de serviços importantes para os seres humanos, que vão
desde a simples oferta de matérias primas, a alimentos, medicamentos e cosméticos. Sua
perda, por outro lado, pode trazer consequências negativas para diversos aspectos do bemestar humano, como: a segurança alimentar, a vulnerabilidade ambiental, os desastres
naturais, o abastecimento de energia e o acesso à água potável. (HASSAN; SCHOLES;
ASCH, 2005).
Tudo isso interfere sobremaneira nas relações econômicas, sociais e ambientais,
gerando consequências, muitas vezes irreversíveis, podendo comprometer substancialmente a
sobrevivência de todas as formas de vida na terra.
Para direcionar esforços, no sentido de proteger a biodiversidade, é preciso concebê-la
sobre todos os níveis que a envolvem e entender todas as suas dimensões, que vão desde a
diversidade de espécies, aos níveis mais complexos de diversidade de ecossistemas.
A Agência Americana de Desenvolvimento Internacional (USAID) pontua que as
espécies são consideradas a unidade fundamental da vida e os elementos essenciais dos
ecossistemas, constituídas geralmente de um grupo identificável de organismos capazes de
produzir descendentes viáveis. Algumas espécies desempenham um papel maior nos
ecossistemas do que outras: espécies com forte influência (espécies-chave) são as que, se
extintas, provocam repercussões significativas em pelo menos uma ou mais espécies do
ambiente e com um efeito significativo sobre todo o ecossistema, podendo ter uma influência
dominante sobre sua estrutura (USAID 2005).
A diversidade genética refere-se à variação no gene e fornece um mecanismo para que
as populações se adaptem ao meio ambiente. Quanto maior o número de variações, maior a
chance dos indivíduos se adaptarem às mudanças do meio, reproduzindo estas características
de adaptação nas gerações futuras, resultando num processo conhecido por evolução, sendo
um dos elementos fundamentais da diversidade biológica (USAID, 2005).
Neste contexto, emerge o conceito de redundância (hipótese de redundância) e
hipótese de Rivett, sobre a "complementariedade" de funcões exercidas em um ecossistema.
A hipótese de redundância propõe que algumas espécies possuem habilidade de expandir seus
nichos no ecossistema e com isso compensar a extinção de espécies vizinhas. O ponto central
dessa hipótese é a idéia de que as espécies podem ser separadas por grupos funcionais. Desta
forma, espécies pertencentes a um mesmo grupo funcional possuem maior probabilidade de
expandir seus nichos, quando comparadas a espécies de grupos funcionais distintos
(WALKER, 1992)
A hipótese Rivett, fundamenta-se na idéia de que algumas espécies podem ser extintas
sem causar perturbações evidentes, implicando na existência de espécies redundantes.
(EHRLICH; EHRLICH, 1981).
Por fim, a diversidade de ecossistemas que envolvem os diversos processos ecológicos
e as comunidades, constituindo outro aspecto central da biodiversidade. As espécies
interagem umas com as outras, através de uma variedade de relações ecológicas, para
formarem o que os biólogos chamam de ecossistemas, sendo definido como a interação de
uma comunidade natural (vida biológica), com seu ambiente físico e químico e os processos
ecológicos resultantes dessa interação (USAID, 2005).
A diversidade de vida na terra distribui-se entre a diversidade de habitats que, com
suas especificidades, abrigam todos os tipos de organismos que possuem adaptações para
sobreviverem em vários ambientes, que vão desde florestas tropicais e cavernas a fontes
salinas e hidrotermais, ambientes considerados hostis para abrigar qualquer forma de vida.
(USAID, 2005).
Daí a importância da preservação de todos os tipos de ecossistemas, uma vez que a
perda ou fragmentação desses habitats pode comprometer a vida de espécies que, muitas
vezes, dependem exclusivamente desses ambientes.
Nesse sentido, a biodiversidade das florestas tropicais é influenciada por inúmeras
atividades humanas, associadas a processos que operam em diferentes escalas temporais e
espaciais, desde a agropecuária (tradicional e moderna), a silvicultura, a urbanização e outras
ações antrópicas que, juntas, contribuem para acelerar os padrões de desmatamento,
fragmentação florestal e intensificação do uso dos solos (GARDNER et.al., 2009).
De acordo com Hassan; Scholes e Asch (2005) as atividades humanas têm aumentado
a taxa de extinção em pelo menos 100 (cem) vezes, se comparada à taxa natural. Pontua,
ainda, que praticamente todos os ecossistemas do planeta Terra têm sido drasticamente
transformados, por meio de ações humanas, sendo que a expansão das atividades agrícolas
desempenha um papel central nestas transformações.
Há uma clara evidência de que os vários tipos de uso da terra exercem danos aos
ecossistemas, reduzindo a diversidade de espécies, através da alteração e da diminuição de
habitats de plantas e animais, sendo que a mudança no uso da terra tem sido considerada a
principal causa para o aumento drástico do número de espécies ameaçadas de extinção,
contribuindo para o declínio da biodiversidade (MARRIS, 2009).
Uma das maiores preocupações com a perda de biodiversidade tem incidido sobre a
extinção de espécies, principalmente por se desconhecer quantas espécies existem na Terra ou
quão rápido elas tem desaparecido. Estudos apontam que menos de dois milhões de espécies
foram catalogadas e as estimativas totais variam entre sete e oitenta milhões (USAID, 2005).
Cabe aos estudiosos da área de conservação buscar alternativas capazes de mitigar os
efeitos da ocupação humana nos ecossistemas naturais e, com isso, possibilitar meios para
implantação de políticas ambientais que venham garantir a preservação da diversidade de vida
do planeta.
Para isso, algumas estratégias de conservação da biodiversidade têm sido
desenvolvidas, como: o incentivo por meio de instrumentos de mercado; pagamentos diretos
pelos serviços do ecossistema ou transferências de direitos de propriedade particulares,
podendo fornecer incentivos econômicos para a conservação da biodiversidade e para o uso
dos ecossistemas de forma sustentável; prevenção e intervenção precoce, que sido
considerada a mais bem sucedida estratégia de conservação (HASSAN; SCHOLES; ASCH,
2005).
Outra estratégia de conservação, que merece ser destacada, envolve a criação de
Unidades de Conservação, instituídas no Brasil pelo SNUC – Sistema Nacional de Unidades
de Conservação (Lei. 9.985/2000). Nesse sentido, é importante salientar que nem sempre as
estratégias de conservação da biodiversidade com base em áreas protegidas constituem
alternativas seguras para garantir a sobrevivência das espécies, especialmente por essas áreas
possuírem limites geográficos definidos, se levados em conta o tamanho e a conectividade
entre os fragmentos, além da dificuldade em se mediar conflitos provenientes do uso e
ocupação da terra.
Outro ponto de discussão fundamental constitui-se na limitação dos indicadores de
biodiversidade, utilizados e aceitos atualmente como os indicadores que avaliam a riqueza de
espécies, que capta valores quantitativos, mas não engloba aspectos relativos à distribuição
dessas espécies nos ecossistemas.
2.2. Avaliação do Ciclo de Vida (ACV)
O ambiente natural tem passado por sérias transformações ao longo da história da
ocupação humana, o que levou a sociedade a buscar alternativas de gestão dos recursos
naturais, baseando-se no que preconizam os princípios do Desenvolvimento Sustentável, que
busca compatibilizar desenvolvimento e crescimento econômico com a preservação dos
recursos naturais para as presentes e futuras gerações.
Visando garantir a sustentabilidade ambiental, diversas ferramentas têm sido
desenvolvidas nos últimos anos, com o objetivo de auxiliar na concepção de produtos e
processos ambientalmente menos impactantes, destacando-se a Avaliação do Ciclo de Vida
(ACV), conhecida na literatura internacional com Life Cycle Assessment, definida pela ISO
(International Organization Standartization) como uma “compilação e avaliação das entradas
e saídas e dos impactos ambientais potenciais de um sistema-produto ao longo do seu ciclo de
vida” (ISO, 2006)).
A avaliação inclui todo o ciclo de vida do produto, processo ou atividade, envolvendo
extração e processamento de matérias-primas; fabricação, transporte, e distribuição; uso/
reuso/ manutenção; reciclagem e disposição final.
De acordo com Milà i Canals (2007), a ACV teve origem na crise energética dos anos
sessenta e setenta, período em que as indústrias entenderam a necessidade de encontrar
soluções energéticas eficientes para seus produtos.
Recentemente, tem crescido o uso desta ferramenta na avaliação ambiental de
produtos de origem agrícola, sendo uma metodologia que permite avaliar os impactos nos
diferentes compartimentos ambientais e fases do processo de produção e uso dos
biocombustíveis, incluindo desde a fase agrícola de produção da matéria prima como, por
exemplo, o cultivo de oleaginosas, passando pela extração do óleo vegetal, produção do
biodiesel, até o seu uso final como combustível (ciclo de vida).
Outra característica da ACV é a avaliação dos impactos numa perspectiva sistêmica,
podendo incluir os impactos gerados nas cadeias de produção à montante e a jusante dos
processos de produção relacionados diretamente à cadeia de produção do biodiesel, sendo
conhecida por este motivo como avaliação do “berço ao túmulo” (ISO, 2006)
Para Narayanaswamy et. al. (2002), a ACV é uma ferramenta para avaliar os impactos
ambientais de um produto ou processo em todo seu ciclo de vida, a partir de culturas, através
de transformação de alimentos, utilização e eliminação de resíduos associados ao seu uso
final. Isto inclui a identificação e quantificação de energia e materiais usados e os resíduos
liberados para o meio ambiente.
Os estudos de ACV dos bicombustíveis apontam para algumas vantagens destes com
relação aos seus concorrentes fósseis, quando se considera a maioria das categorias de
impactos ambientais relacionados à produção e consumo dos combustíveis. (SCHMIDT 2008;
MICHELSEN 2008).
Entretanto, pesquisas realizadas na última década evidenciam que, no caso dos
bicombustíveis, a mudança no uso da terra, se associada à expansão agrícola, é capaz de
impactar significativamente os componentes ambientais: biodiversidade, solos, recursos
hídricos e atmosfera e, a depender do tipo de manejo e dos cenários de referência adotados,
resultarem em indicadores de sustentabilidade ambiental desfavoráveis, com relação a outras
alternativas energéticas. (LINDEIJER, 2000, MILÀ I CANALS, 2003; SCHMIDT, 2008).
Para que os impactos ambientais sejam considerados em todas as suas dimensões e a
ACV utilizada como uma ferramenta eficaz na mitigação dos impactos ambientais de
produtos e processos, a ISO (2006) preconiza a compartimentalização desses impactos em
categorias ambientais, as quais são fundamentais para permitir uma organização e
hierarquização na avaliação ambiental de determinado processo.
2.3. Categorias de Impacto em ACV
De acordo com a ISO 14044 (ISSO 2006b), os estudos que envolvem a avaliação
ambiental devem considerar a seleção de categorias e classificar os impactos relevantes que
são atribuídos a essas categorias de impacto em função da sua capacidade em contribuir para
diferentes problemas ambientais como: o consumo de recursos naturais e as emissões para a
atmosfera entre outros impactos significativos.
Neste sentido, as categorias de impacto
ambiental de ponto médio, ou intermediárias, podem ser agrupadas nas seguintes categorias
de ponto final: uso de recursos naturais, saúde humana e qualidade do ecossistema,
As principais categorias de impactos ambientais utilizadas em ACV, suas
características individuais e os indicadores utilizados para avaliação estão sinteticamente
apresentados no Erro! Fonte de referência não encontrada..
A categoria ambiental de ponto final qualidade do ecossistema dentro da ACV tem sido
avaliada a partir de danos ao funcionamento deste sistema, expressos na percentagem de
espécies desaparecidas de determinada área, devido aos impactos das atividades humanas
(GOEDKOOP; SPRIENSMA 2000). Esta definição não é homogênea e exige uma divisão em
subcategorias ou categorias de ponto médio, para um tratamento adequado:
- a categoria aquecimento global envolve uma série de etapas, iniciando com a liberação de
gases do efeito estufa, que podem resultar em alterações climáticas, com consequentes
impactos na saúde humana e nos ecossistemas (HAUSCHILD, 2009).
- a categoria ecotoxicidade é expressa como a percentagem de todas as espécies presentes no
ambiente sob estresse tóxico (PAF - Potentially Affected Fraction) (GOEDKOOP;
SPRIENSMA 2000)
- a acidificação e eutrofização, tratadas com uma única categoria de impacto que, neste caso,
o dano causado a espécies indicadoras (plantas vasculares) é avaliado a partir de modelos
matemáticos (LINDEIJER, 2000);
- e a categoria ambiental uso da terra, que tem sido avaliada a partir de dados empíricos da
ocorrência de espécies indicadoras associadas a determinado ecossistema (plantas vasculares)
em função do tipo de uso da terra e tamanho da área. Na avaliação, leva-se em conta tanto o
dano local à área ocupada, ou que teve o seu uso transformado, como a qualidade regional do
ecossistema considerado (CANALS et al., 2007; GARRAIN et al., 2009).
Quadro 1. Principais categorias de impactos ambientais consideradas na ACV
CATEGORIAS
AMBIENTAIS
(ponto médio)
Utilização de recursos
energéticos
Aquecimento global
Toxicidade humana
DEFINIÇÃO
Somatório da energia utilizada nas fases de
extração, distribuição e transporte, acrescido
da energia consumida.
Aquecimento provocado pela emissão de
dióxido de carbono na atmosfera a partir do
uso de combustíveis fósseis.
Avaliação da atividade de substâncias tóxicas
como causa de incapacidade ou morte em
seres humanos.
INDICADOR
MJ/cal
Kg de CO2 equivalente
Liberação de 1,4
diclorobenzeno
Acidificação
atmosférica
Avaliação das emissões de NOx, SOx e NH3
Kg de SO2
equivalente
Eutrofização aquática
Avaliação da presença de nitratos e fosfatos
nos ambientes aquáticos provenientes de Kg de PO4
lançamentos
de
efluentes domésticos equivalente
contaminando os corpos aquáticos e o solo.
Salinização da terra
Avaliação do acúmulo sistemático de sal em
determinadas áreas devido ao manejo ha de terra salinizada
insustentável do uso e ocupação da terra.
Uso da terra –
Perda da
biodiversidade
Avaliação quantitativa da perda da Fração de espécies nativas
biodiversidade em áreas cultivadas a partir do que desaparecem por região
uso e ocupação da terra.
e por ha de terra cultivada.
Fonte: Adaptado de NARAYANASWAMY, et al., 2002.
Para Weidema (2002), a categoria de impacto uso da terra em ACV tem sido
utilizada para designar os impactos ambientais relacionados à ocupação física e
transformações no uso da terra.
Para Milá i Canals et al. (2007) essa categoria de impacto atribui importância à perda
da biodiversidade, pela ocupação e transformação de uma área e a redução da qualidade
físico-química do solo, pela ocorrência de processos erosivos, de compactação, salinização e
outros processos associados à degradação das propriedades biológicas e físico-químicas do
solo.
O indicador perda de biodiversidade, quando associado à AICV de biocombustíveis,
objetiva avaliar a qualidade ambiental de áreas cultivadas, de acordo com o número de
espécies da fauna ou flora eliminadas a partir da expansão das áreas de produção agrícolas,
utilizando alguns critérios qualitativos com base na avaliação indireta da biodiversidade, com
base em aspectos qualitativos.
A salinização do solo é outra categoria que merece atenção na mensuração dos
impactos associados ao uso da terra, estando relacionada à aplicação de sais em determinadas
áreas, devido aos processos de irrigação e fertirrigação. Sua avaliação está relacionada às
alterações na qualidade do solo, definida por Milá i Canals (2003) a partir do desempenho de
funções de suporte à vida, incluindo: a produção biótica, a ciclagem de nutrientes e a
regulação do clima. A produção biótica é umas das principais funções do solo, estando
diretamente relacionada às atividades antrópicas.
2.4. Categoria ambiental uso da terra
Milà i Canals (2003) define o termo uso da terra como uma atividade humana que
ocupa determinada área da Terra. De forma bastante ampla, a Organização das Nações Unidas
para Agricultura e Alimentação (FAO) define Terra como sendo a área da superfície do globo
terrestre com as características que incluem todos os atributos estáveis e cíclicos da biosfera,
situados verticalmente acima e abaixo desta área, incluindo: solo, geologia, hidrologia, fauna
e flora, bem como os resultados das atividades humanas passadas e presentes. (FAO, 1976).
Para Canals, (2007), o termo uso da terra no contexto da ACV pode ser definido
como um tipo específico de intervenção ambiental, identificado no inventário do ciclo de vida
de um produto ou serviço, que ocasionará modificações na capacidade do solo em realizar
suas funções (CANALS et al. 2007).
De acordo com Michelsen (2008), para a avaliação de impacto do uso da terra, devem
ser considerados os seguintes parâmetros: tempo de ocupação da terra, extensão da área
afetada, tempo de recuperação da terra, tipo inicial e final do uso da terra, além da situação de
referência, ou seja, os parâmetros iniciais de qualidade utilizados para comparar os impactos.
O mesmo autor aponta que os processos de ocupação e transformação da terra devem
ser descritos quantitativamente, com o objetivo de determinar a qualidade da terra e prever
cenários: antes, durante e pós-ocupação (MICHELSEN, 2008).
Milà i Canals et al. (2007)
diferencia os dois processos, pontuando que a
transformação da terra refere-se à fase inicial de mudança no seu uso, enquanto que a
ocupação está ligada à fase do uso produtivo da área, propriamente dita.
A produção de biocombustíveis, portanto, pode afetar importantes sistemas globais,
isto é, habitats naturais como as florestas e outras áreas inexploradas que, em seu conjunto,
constituem o núcleo da biodiversidade global. Nesse sentido, a mudança no uso da terra
relacionada à expansão agrícola pode, em maior ou menor grau, interferir de maneira
irreversível na dinâmica e nas funções ecológicas dos ecossistemas, com potenciais impactos
nos componentes ambientais: biodiversidade, solos, recursos hídricos e atmosfera. (HO, 2006
apud SCHMIDT et al., 2009).
De acordo com Schmidt et. al. (2009), as implicações do uso da terra para produção
de biocombustíveis em substituição aos combustíveis fósseis são muitas vezes referidas como
uma troca entre a redução dos gases do efeito estufa (GEE), por um lado, e os impactos na
biodiversidade e na segurança alimentar, por outro.
Com isso, se o processo de transformação de áreas naturais em áreas antropizadas não
for seguido de um processo de uso e ocupação da área, e esta permanecer abandonada após a
transformação, a perda da qualidade ambiental inicial, provocado pelo processo de
transformação, será gradualmente revertida em direção à recuperação da qualidade ambiental
inicial, devido a forças da natureza (Figura 1) (MILÀ I CANALS, 2007).
Figura 1. Uso da terra por um processo de transformação, ΔQ representa a mudança inicial na
qualidade da terra, e a área sombreada representa o impacto da transformação (MILÀ I
CANALS, 2007).
Figura 2. Uso da terra por um processo de ocupação, sem alteração na qualidade da terra
durante o processo de ocupação (ΔQ = 0, a área sombreada representa o impacto de
ocupação). (MILÀ I CANALS, 2007)
Mesmo que um processo de ocupação de uma área não altere a qualidade da terra, a
ocupação provoca um retardo da atuação das forças naturais de recuperação, equivalente ao
tempo de ocupação da área (Figura 2) (MILÀ I CANALS, 2007).
Milà i Canals (2007) ressalta que o uso da terra geralmente consiste da atuação
conjunta desses dois processos: de uma transformação, seguida por um ou vários processos de
ocupação e o processo de ocupação, podendo ser acompanhado por pequenas mudanças na
qualidade da área transformada.
A mudança no processo de ocupação e transformação da terra para fins de agricultura,
silvicultura, mineração ou urbanização, podem provocar impactos ambientais significativos
do ponto de vista da biodiversidade da área, relacionados a significativas alterações na
composição de espécies da superfície do solo, além de exercer efeitos indiretos sobre a
biodiversidade e a qualidade do solo propriamente dito, com impactos significativos nos
componentes ambientais responsáveis pela manutenção das funções vitais dos ecossistemas
terrestres (MÜLLER-WENK, 1998; WEIDEMA, 2002; LINDEIJER ET AL., 2002; MILÀ I
CANALS, 2007).
Diante disso, o futuro da biodiversidade, em especial das florestas tropicais, depende
cada vez mais da gestão efetiva dos recursos naturais e das paisagens modificadas pelo
homem, representando um desafio para estudiosos da área de biologia da conservação e
planejamento do uso e ocupação da terra (GARDNER et.al., 2009).
Neste contexto, encontra-se a motivação para inclusão da categoria ambiental uso da
terra, mais especificamente da perda da biodiversidade, no contexto da ACV dos
biocombustíveis. A sua consideração busca garantir uma visão sistêmica e mais ampla na
avaliação da sustentabilidade ambiental de produtos que dependem de área agrícola no seu
ciclo de vida, possibilitando uma comparação mais equânime, por exemplo, do desempenho
ambiental do biodiesel com seu concorrente fóssil – o diesel, ampliando os horizontes da
avaliação para além da análise restrita das emissões de gases do efeito estufa (GEE) e de
outros gases poluentes.
Nesse sentido, destaca-se a importância dos indicadores como ferramentas nos
estudos, com foco na mitigação dos efeitos da mudança no uso da terra, considerando tanto
as mudanças no uso da terra (transformação), quanto o uso da terra p.p. dito (ocupação),
associados à perda da biodiversidade.
2.5. Indicadores Ambientais
A Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) define o
termo indicador como um parâmetro ou um valor dele derivado que aponta e fornece
informações sobre o estado de um fenômeno, ambiente, área, com uma extensão significativa.
(OECD, 2003).
A partir dessa concepção desenvolveu o modelo de PSR – pressão – estado - resposta (
Figura 3), que destaca as relações de causa-efeito, contribuindo para a tomada de decisão na
mitigação dos impactos ambientais, oriundos das diversas atividades antrópicas (OECD,
2003).
De acordo com Ribeiro et. al. (2006), os indicadores devem ser selecionados de forma
que contribuam para atender os seguintes princípios: capacidade de identificar os elementos
de pressão sobre o meio ambiente, o estado do meio ambiente decorrente dessas pressões e
as respostas sociais a tais pressões, informando não apenas o estágio atual, mas as tendências
de qualidade do meio ambiente e do estoque de recursos naturais.
Desta forma, o autor descreve que indicadores de pressão, são aqueles que procuram
responder sobre as causas do problema. Indicadores desta natureza incluem emissões e
acumulação de resíduos.
Os indicadores de estado destacam o estado do meio ambiente, mensurado por meio da
qualidade do ar no meio urbano, a qualidade das águas superficiais ou subterrâneas, as
concentrações de substâncias tóxicas ou o número de espécies em risco de extinção.
Indicadores de resposta, respondem sobre o que tem sido feito para resolução do
problema, o que inclui os compromissos internacionais, taxas de reciclagem ou de eficiência
energética.
Figura 3. Modelo de pressão – estado – resposta, adaptado de (OECD, 2003).
Os indicadores, além da sua relevância técnica, devem estar disponíveis ou serem de
fácil acesso, devendo-se considerar as limitações para sua obtenção, seja pelo custo de
produção, escala de representatividade, assim como pela sua capacidade de compartilhamento
nos níveis local, regional e nacional (OECD, 2002 e RIBEIRO et. al., 2006).
Nessa perspectiva, tomando como premissa o modelo da OECD, o estado da
biodiversidade pode ser afetado por pressões específicas que estão sendo avaliadas, como
também por uma infinidade de outros fatores, denominados por efeitos cumulativos. Tal
característica dificulta a identificação de indicadores genéricos, que possam ser aplicáveis em
qualquer situação (CESWORKING, 2006).
No âmbito da ACV, indicadores ambientais são substitutos mensuráveis dos atributos
ambientais que não podem ser medidos diretamente, determinando as características bióticas
ou abióticas que refletem o estado de um ecossistema, do habitat ou de outros componentes da
biodiversidade, e selecionados com base na expressão dos componentes ambientais e pela sua
sensibilidade às práticas de gestão e uso da terra (MILA I CANALS, 2007; TREWEEK et. al.,
2006).
Os indicadores devem ser apresentados sempre associados a sua aplicação e, na
maioria das vezes, a aplicabilidade é considerada mais importante que o próprio indicador em
si. Com isso, o grande desafio constitui em encontrar indicadores genéricos que possam ser
aplicáveis em qualquer situação e em diferentes escalas. (CESWORKING, 2006).
Nessa perspectiva, a partir das estatísticas ambientais disponíveis, os indicadores
devem ser de fácil construção, capazes de simplificar uma realidade complexa, por meio de
atributos ambientais mensuráveis, os quais não poderiam ser medidos diretamente. (SMEETS;
WETERINGS 1999 apud MILÀ I CANALS, 2007).
2.5.1. Indicadores de biodiversidade e modelos propostos para uso da terra em
AICV.
A quantidade de estudos com base na ACV dos biocombustíveis, que consideram a
perda da biodiversidade associada à mudança no uso da terra na sua avaliação, é considerada
reduzida, além de restringirem-se apenas às análises preliminares. Este fato está diretamente
associado à falta de procedimentos metodológicos cientificamente validados para avaliação
nesta área do conhecimento, limitando a aplicação da ferramenta ACV como instrumento para
a tomada de decisão.
Nesse contexto, os especialistas em ACV têm envidado esforços para a escolha de
indicadores possíveis de associar os impactos decorrentes dos processos de uso da terra e a
perda de biodiversidade.
Para Mattson (2000), a biodiversidade da forma, como é definida pela UNEP 2002,
não pode ser medida diretamente, especialmente se considerarmos a complexidade dos
ecossistemas e a própria diversidade genética. Por este motivo, diferentes abordagens têm
sido conduzidas, no sentido de encontrar indicadores que atendam aos objetivos específicos
de cada estudo.
Ecologistas afirmam que o termo diversidade de espécies é de difícil definição e
mensuração e apontam formas de medi-la, incorporando informações sobre o número (riqueza
de espécies) e a abundância relativa de indivíduos em cada espécie (abundância de espécies)
(HAMILTON, 2005).
O mesmo autor afirma que a diversidade pode ser medida por meio de índices
matemáticos conhecidos como Índices de Diversidade (ID), sendo os mais usuais: o índice de
Simpson e o de Shannon-Weaver, ambos calculados a partir das proporções de cada espécie
(pi) na amostra total de indivíduos, ou seja, combinando informações sobre a riqueza e a
abundância de espécies numa única medida, observando padrões de abundância de espécies,
os chamados modelos de abundância.
Cabe salientar que, embora existam medidas mais eficazes do que a riqueza de
espécies para mensurar a biodiversidade, há um consenso entre os estudiosos da área sobre a
dificuldade de disponibilidade de dados, associados a determinados usos da terra em
ecossistemas específicos, principalmente se considerarmos as especificidades de cada espécie
e as funções que cada uma desempenha no ecossistema.
Segundo a OECD (2002a), um índice pode ser compreendido como o resultado da
agregação de vários indicadores, podendo ser constituído por vários níveis de agregação
(OECD, 2002a).
Milà i Canals et. al. (2006) afirma que há pouco consenso sobre os melhores
indicadores de uso terra, principalmente devido ao pouco conhecimento acerca do que se quer
proteger, incluindo a biodiversidade, os serviços ambientais e o uso econômico dos recursos
naturais.
Diversos modelos têm sido propostos para avaliação da categoria uso da terra,
levando em consideração, além da perda da biodiversidade, outros componentes ambientais
que interferem direta e indiretamente na qualidade da terra.
Os modelos para avaliação qualitativa da terra consideram aspectos referentes à
qualidade física e química do solo e, para tanto, analisam a massa do solo erodida, o acúmulo
de metais pesados e teor de fósforo e potássio (COWELL; CLIFT, 2000, MILA I CANALS;
ROMANYÀ; COWELL, 2006; MATTSON; CEDERBERG; BLIX, 2000).
Especificamente para avaliar a perda da biodiversidade, inúmeros modelos com
potencial para aplicação na ACV têm sido desenvolvidos, com destaque para:
Ruedi Müller-Wenk (1998)
O autor propõe um modelo de uso da terra com base em dados da Suíça, que leva em
consideração o percentual de espécies de plantas vasculares ameaçadas de extinção, tomando
como base dados históricos do grau de intensidade de uso da terra, se baixo ou alto, além de
informações acerca das espécies ameaçadas de extinção.
A partir destes dados, o autor realiza um cálculo da redução na extensão de atividades
de alta intensidade, de modo que haja uma redução significativa no percentual de espécies
ameaçadas de extinção.
O autor faz um levantamento das espécies de plantas vasculares que existiam em 10
regiões da Suiça, sem mencionar o ano de referência para os dados, sendo que cada espécie é
classificada de acordo ao grau de ameaça:
Ex – extintas, E – em perigo, V – vulneráveis, R – espécies raras ou potencialmente
vulneráveis e U – não ameaçadas. Através deste levantamento, foi constatado que todas as
espécies correm algum risco de desaparecer na Suiça.
Portanto, pode-se elaborar a função de dano, de acordo a intensidade de uso da terra e
o grau de ameaça das espécies de plantas vasculares, que do número total de 2696 espécies,
1.815 (67%) não estão sob ameaça de extinção, 223(8%) correspondem às espécies raras ou
potencialmente vulneráveis, 579 (22%) espécies mais vulnerávies à extinção e 79 (3%) são
consideradas extintas ou em processo de extinção.
Daí, pode-se determinar um percentual atual de espécies de plantas vasculares
potencialmente ameaçadas (Sp%threat) por meio da equação [1]:
Para Müller-Wenk (1998) a escolha de plantas vasculares como indicador deve-se ao
fato de ser um grupo grande dentro do total de espécies europeias, de modo que possuam certa
representatividade de todos os seres vivos.
O autor enfatiza que embora outras categorias de impacto, em especial a acidificação
atmosférica, a eutrofização e a ecotoxicidade exerçam influência na perda de espécies e a
emissão de gases do efeito estufa comprometa a diversidade de espécies no futuro, não apenas
na Europa, mas em todo o mundo, essa perda está diretamente relacionada à mudança no uso
da terra.
Erwin Lindeijer (2000)
O autor afirma que a biodiversidade local expressa o valor intrínseco da natureza de
uma determinada região. Com base nesta premissa, propõe medir a biodiversidade usando
apenas a diversidade de espécies de plantas vasculares como indicador. Segundo o autor, a
escolha deste grupo taxonômico deve-se ao fato de possuírem disponibilidade de dados em
escala mundial.
Para o autor, a diversidade de espécies pode ser medida em diferentes escalas,
devendo ser normalizada em um parâmetro, conforme exemplificado na equação 2.
Smap __ Sref cell = α* LOG (Amap/ Aref cell)
[2]
Sendo que Smap representa o mapa da área que os dados foram coletados e Srefcell é um
mapa de referência em que cada metro quadrado deverá conter 10 espécies. De acordo com o
autor, essa relação permite a comparação de dados de vários sistemas, mas é preciso escolher
uma área onde a diversidade de espécies seja elevada, o que permite uma comparação entre a
mudança no uso da terra com uma situação, antes e após a intervenção, estabelecendo uma
relação de causa e efeito.
Thomas Köllner (2003)
Köllner (2003) estabelece uma relação entre o uso da terra e a qualidade ambiental e,
para isso, utiliza como indicadores a diversidade de espécies de plantas vasculares, associada
aos diferentes tipos de uso da terra e a um fator de vulnerabilidade do ecossistema.
Köllner (2003) apud por Souza (2010) propõe a modelagem de impactos do uso da terra,
segundo a diversidade de espécies. Para tanto, são definidos fatores de caracterização para as
escalas local e regional, para 30 tipos de uso da terra e oito diferentes intensidades de uso.
O dano total ao ecossistema, resultante das análises de danos regional e local, é
finalmente expresso através da perda da diversidade de espécies de plantas vasculares que
ocorrem em certa região. O autor utiliza o termo “regional species pool” para expressar o
conjunto de espécies de uma determinada região.
O modelo tem como base fatores qualitativos dos impactos ao ecossistema no que se
refere à perda de espécies e quantitativo, que consiste na quantificação dos impactos de uso
de terra na diversidade de espécies em escalas regionais e locais, os quais são, posteriormente,
agregados em um fator único (KÖLLNER, 2003).
A
Fonte de dados
Análise de efeitos
Riqueza de espécies
Análise
danos/benefícios
Validade e análise de
incertezas
Meta-análise dos
Transformação
dos (2003)
de plantas
de um tipo um resumo
Figura
4 representa
esquemático
do modelo
de Köllner
dados
utilizando a
específico
de uso do solo.
relação entre
espécies-área
efeitos em
danos/benefícios.
Fator de caracteriza
ção local (EDPlocal)
Avaliação de
incertezas com
simulação
Monte Carlo
Escala Local
Agregação em um fator de
caracterização total (EDPtotal)
Escala Regional
Estatísticas de áreas
na Suiça (BFS 99)
Intensidade de
uso do solo
Fator caracterização
regional DPregional)
Atlas de tipos de
vegetação da Suiça
em ameça de
extinção
Análise de correlação
da intensidade de uso
do solo e
espécies perdidas
Transformação dos
efeitos em
danos/benefícios.
Riqueza de espécies de
plantas da Suiça
(EDVFlora)
Espécies de plantas
potencial/te perdidas
Figura 4. Esquema do modelo de Köllner.
Fonte: Adaptado de Köllner (2003) apud (SOUZA, 2010).
Weidema e Lindeijer (2001)
Julgamento
qualitativo da
validade e
confiabilidade
Os autores propõem avaliar a perda de biodiversidade a partir de três fatores: dois
deles referem-se às características do ecossistema (vulnerabilidade e escassez) e o terceiro, à
riqueza de espécies. A escassez inerente do ecossistema é expressa como o inverso do
potencial de área que poderia ser renaturalizada, caso não houvesse nenhuma atividade; a
vulnerabilidade do ecossistema é indicada pelo número relativo de espécies afetadas por uma
mudança na área do ecossistema, expressa numa relação espécie-área. Aliada a isso, os
autores propõem a combinação desses fatores na composição de um indicador adequado de
biodiversidade, que inclua aspectos quantitativos e qualitativos.
Os autores afirmam que o fator mais simples para avaliar a biodiversidade é a riqueza
de espécies, ou seja, o número de espécies por região. Para normalizar a riqueza de espécies
(SR), de modo que o valor da menor pontuação seja a unidade do ecossistema, divide-se pela
riqueza de espécies de plantas vasculares mínimas (SRmin), chegando-se à equação [3]:
nSR = SR/SRmin.
[3]
A escassez do ecossistema é inversamente proporcional à área, ou seja, quanto menor for a
área de um ecossistema mais escasso ele se apresenta. A equação [4] expressa esta relação:
ES = 1/Apot.
[4]
Por outro lado, a vulnerabilidade do ecossistema apresenta uma relação direta de
proporcionalidade, ou seja, quanto maior for a ocupação de área do ecossistema, mais
vulnerável e pressionado ele se apresenta.
Desta forma, os autores consideram que o número de espécies seja um bom indicador
para avaliar a biodiversidade de um determinado ecossistema. A vulnerabilidade do
ecossistema (EV) indica o número relativo de espécies afetadas por alterações (transformação
ou ocupação) no uso da terra, em seu habitat natural, expressos pela curva “espécie x área”
(SCHILLING 2007).
Para se chegar a um índice de biodiversidade, os três fatores são combinados através
de uma multiplicação, associando a qualidade da terra com a perda ou o ganho de
biodiversidade, expresso na equação [5], resultando num índice que mede a quantidade de
espécies que se perde por m2 de área por ano, durante o processo de ocupação.
Qbiodiversity = nSRa * nESb * nEVc
[5]
No modelo proposto por Weidema e Lindeijer (2001), seis classes de uso da terra são
divididas em três grupos, de acordo com a hipótese de redução de espécies de plantas
vasculares. São eles: (i) áreas urbanas e agricultura (culturas temporárias e permanentes); (ii)
pastagens com alta e baixa produtividade e áreas desérticas (por ação antrópica); e (iii) áreas
em processo de regeneração, após desflorestamento.
Ottar Michelsen (2008)
Propõe avaliar a biodiversidade indiretamente a partir de três fatores: a escassez do
ecossistema (ES), vulnerabilidade do ecossistema (EV) (Weidema e Lindeijer, 2001) e as
condições da biodiversidade mantida (CMB), sendo a qualidade em um determinado local e
tempo, avaliada como um produto desses três fatores, conforme a equação [6]:
Q = ES x EV x CMB
[6]
De acordo com o autor, os indicadores sobre escassez e vulnerabilidade dos
ecossistemas dão informações sobre o valor intrínseco da biodiversidade de uma área. Por
outro lado, o indicador relativo às Condições da Biodiversidade Mantida (CMB) fornece
informações sobre as condições atuais do ecossistema, avaliadas segundo a condição da
biodiversidade da área, ou seja, intacta ou reduzida.
A CMB é um índice composto por indicadores, conhecidos por serem importantes
para se chegar ao índice para as condições da manutenção da biodiversidade. O autor sugere a
identificação de fatores-chave (KF) propostos por Larsson (2001).
Dentre 17 fatores-chave (KFi) identificados, apenas três são inicialmente apontados
por serem os mais importantes para se avaliar a biodiversidade nas florestas boreais da
Europa. São eles: a quantidade de madeira em decomposição; a percentagem de áreas
abandonadas e a introdução de espécies de árvores exóticas. Neste sentido, cada fator-chave é
analisado de acordo com dois parâmetros, utilizando a seguinte escala de pontuação numérica:
0 = nenhum impacto, 1 = leve impacto, 2 = impacto moderado e 3 = maior impacto.
A metodologia proposta prevê a possibilidade de distinguir o impacto do uso da terra a
partir de vários tipos de manejo florestal em diferentes ecorregiões.
Jannick Schmidt (2008)
O indicador, proposto por Schmidt (2008), avalia a diversidade de espécies de plantas
vasculares por área ocupada e transformada e pode ser determinado a partir de curvas de
“espécie x área”. Para tanto, o número de espécies afetadas por área padrão, estimada em
100m2 é multiplicado pela duração da ocupação. O cálculo do indicador é realizado por meio
da multiplicação dos seguintes fatores: (i) área ocupada; (ii) número de espécies afetadas, em
uma área padrão; (iii) vulnerabilidade do ecossistema; e (iv) duração da ocupação e
recuperação da terra. É importante observar que a distinção entre espécies raras e em extinção
e entre espécies invasoras ou endêmicas não foi indicada. O autor propõe fatores de
caracterização segundo diferentes tipos de uso da terra para a Dinamarca, extrapolando os
dados para o Norte da Europa, para a Malásia e Indonésia (Sudeste da Ásia). Schmidt (2008)
propõe equações que simplificam seu modelo.
A Eq. [7] descreve o cálculo do fator de vulnerabilidade do ecossistema, que assim
como em Weidema e Lindeijer (2001) e em Köllner (2000) é derivada do número de espécies,
calculada por meio da curva espécie versus área (S= a*Ab), sendo normalizada com o número
de espécies da região (SOUZA, 2010).
[7]
Na Eq. [7], “b” é o fator de acumulação de espécies para uma área relativa com baixa
intensidade de uso da terra (LI). O valor de “b” é de 0,22 para a Dinamarca e 0,23 para
Malásia e Indonésia. O fator b/LI representa a vulnerabilidade do Ecossistema e "c” é o
parâmetro para riqueza de espécies. Considerando que o modelo proposto lida apenas com
usos da terra de baixa intensidade, Schmidt (2008) realizou o cálculo da forma apresentada na
Eq. [8], na qual ALI(pp), ALI(f&w) são, respectivamente, a área permanente de pastagens e de
florestas com baixa intensidade de uso, e ALI(total) é a área total (alta e baixa intensidade de
uso).
[8]
O valor de LIcountry calculado para a Dinamarca corresponde a 0,24, enquanto para a
Malásia e Indonésia, o valor encontrado foi 0,56. Realizando o cálculo apontado na Eq. [8],
foi possível encontrar o fator de vulnerabilidade do ecossistema para a Dinamarca (0,92) e
para Malásia e Indonésia (0,41).
Tempos de recuperação
Para o cálculo do tempo de recuperação – trec –, Schmidt (2008) utilizou os valores
estimados por Köllner (2003) – trec.K –, para o norte da Europa, tendo-se como referência o
fator de relaxamento (trelax) igual a 100, para latitudes 40° e altitudes de 0-1000m. Para o
sudeste da Ásia, o autor utilizou o fator de relaxamento como correção (índice 71, para
latitude 0° e altitude 0-1000 m), relativamente ao fator europeu.
[9]
Fatores de caracterização
Para os fatores de caracterização para ocupação e transformação, Schmidt (2008)
utiliza, respectivamente, as Eq. [10] e Eq. [11]. Na Eq. [12], o cálculo do fator de
caracterização é realizado por meio da subtração de valores do estado de referência para o
relaxamento natural e do uso da terra em questão. S100 representa a diversidade de espécies
em uma área padrão de 100m².
[10]
Na Eq. [11], trec indica o tempo de recuperação para o uso da terra em questão.
[11]
Diversos indicadores têm sido utilizados para mensurar a biodiversidade no campo da
ecologia, porém quando se considera as especificidades de cada ecorregião, especialmente os
fatores ecológicos e as diferenças climáticas e geofísicas, estas podem se constituir como
fatores limitantes ao uso e aplicação destes indicadores.
Embora a inserção da categoria ambiental uso da terra na ACV seja uma discussão
recente e metodologicamente complexa, especialmente no que se refere à definição de
indicadores para sua quantificação, constitui-se em uma etapa de significativa importância
para embasar estudos que forneçam parâmetros seguros aos tomadores de decisão na
formulação de políticas públicas, considerando aspectos ecológicos e ambientais relevantes
para a produção de bicombustíveis (ANTÓN et al., 2002).
2.6. Biocombustíveis
Com a crise energética e ambiental mundial, o desafio tem sido compatibilizar a
crescente demanda por energia e a proteção ambiental. Com isso, surgem alternativas
energéticas, a exemplo dos biocombustíveis, cuja produção vem para atender a demanda em
ritmo crescente, estimulada pelo crescimento populacional.
A produção de biocombustíveis, conforme destaca a EPE (2009), além dos aspectos
econômicos positivos, deve estar alinhada com os objetivos internacionais de mitigação do
aquecimento global.
O termo biocombustível1 é definido como combustível derivado de biomassa
renovável para uso em motores a combustão interna ou, conforme regulamento, para outro
tipo de geração de energia, que possa substituir parcial ou totalmente combustíveis de origem
fóssil (BRASIL, 2005).
No Brasil, o governo federal tem incentivado a produção de biocombustível,
especialmente o biodiesel, por meio do PNPB – Programa Nacional de Uso e Produção de
Biodiesel, lançado oficialmente no ano de 2005, como um programa interministerial
concebido com o objetivo de incentivar a produção e uso do biodiesel.
O PNPB considera as três principais vertentes da sustentabilidade: a social, através da
inclusão de agricultores familiares, a econômica, através da promoção do desenvolvimento de
regiões economicamente desfavorecidas e a ambiental, através da redução de emissões
atmosféricas oriundas dos motores de combustão ciclo diesel.
Diversas oleaginosas apresentam potencial para produção de biodiesel, com destaque
para o pinhão manso (Jatropha curcas), a soja (Glycinea max) e o dendê (Elaeis guineensis),
palmeira de origem africana, que se desenvolve em áreas tropicais úmidas e que apresenta um
1
Autores ligados aos movimentos sociais têm proposto a utilização do termo “agrocombustível” no lugar dos
biocombustíveis, para designar os combustíveis produzidos a partir de cultivos energéticos, como: a cana-de-açúcar e as
oleaginosas. Tal proposição está baseada no argumento de que o prefixo “bio” em muitas línguas está associado aos
conceitos de “verde”, “ecológico”, “orgânico”, “renováveis” e que os “biocombustíveis” produzidos a partir de cultivos
energéticos, em geral, possuem sistemas produtivos intensivos no uso de insumos agroquímicos sintéticos, derivados de
petróleo e utilizam sistemas agrícolas baseado em monocultivos (GOMES et al., 2009).
dos maiores potencias de produção de óleos vegetais, atingindo em áreas comerciais,
produtividades médias de até 5.000 kg de óleo por hectare e ano (COUTO et al.,2006).
Embora o biodiesel seja apontado como uma alternativa ambientalmente vantajosa,
quando comparado ao seu concorrente de origem fóssil, ao considerarmos o ciclo de vida
completo, da produção ao uso final do combustível, impactos significativos, especialmente
relacionados à fase agrícola, podem relativizar o desempenho comparativo entre os dois
combustíveis utilizados em motores diesel. Nessa perspectiva, Dutra e Almeida Neto (2003)
apontam que a fase mais crítica da cadeia de produção do biodiesel é a produção da matériaprima, que se concentra na fase agrícola de produção do óleo vegetal.
Para Fernandes (2009), o ciclo de vida dos combustíveis, derivados fósseis ou da
biomassa pode ser considerado sistema energético, com atividades de extração,
processamento, distribuição e uso final do combustível/energia e, ocasionalmente, ser
responsável por significativos impactos ambientais na sociedade moderna. Com isso, os
efeitos adversos podem não se restringir tão somente ao nível local onde se realizam as
atividades de produção ou de consumo da energia, com impactos diretos na qualidade do solo
na biodiversidade, mas se estenderem ao nível regional ou global, se considerarmos categorias
de impacto como aquecimento global, toxicidade humana, dentre outras.
Uma abordagem mais detalhada permite observar que impactos ambientais
significativos podem ocorrer tanto na transformação, como na ocupação de áreas para
produção da matéria-prima utilizada na produção de biocombustíveis, como a alteração da
cobertura vegetal existente e a interferência no estoque de carbono no solo e na biomassa da
superfície, no caso da transformação e a geração de emissões de poluentes associadas aos
processos produtivos, durante a fase de ocupação.
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. Delimitação, caracterização e etapas da pesquisa
A presente pesquisa, do ponto de vista dos seus objetivos, caracteriza-se como uma
pesquisa exploratória que, segundo Gil (1991), visa proporcionar ao pesquisador a
familiaridade com o tema, para o qual o conhecimento e a compreensão ainda são
insuficientes ou incipientes.
Quanto à natureza, enquadra-se como do tipo quanti-qualitativa, combinando
elementos que permitem uma abordagem qualitativa com aspectos que podem ser
quantificados e avaliados estatisticamente.
Para o alcance dos objetivos propostos, a pesquisa foi dividida em duas etapas
distintas, onde a primeira é caracterizada como pesquisa documental, por meio de consulta a
fontes bibliográficas secundárias, empíricas e teóricas, incluindo: periódicos científicos
nacionais e internacionais, dissertações e teses, relatórios técnicos, publicações oficiais e anais
de congressos. Nesta etapa, foi realizado o levantamento e a pré-seleção dos indicadores para
avaliar impactos do uso da terra na biodiversidade.
A segunda etapa consistiu na realização de uma consulta a especialistas de 4 (quatro)
áreas do conhecimento, relevantes ao problema da pesquisa, utilizando-se da técnica Delphi,
ou método de consulta Delphi (GORDON e HELMER, 1964).
O uso da técnica Delphi se justifica nesta pesquisa por se tratar de um tema complexo,
que envolve conhecimentos especializados derivados de diversas disciplinas e áreas do
conhecimento. Esta técnica permite consultar a opinião desses especialistas, independente da
sua distribuição geográfica, além de possibilitar um intercâmbio de opiniões entre os
especialistas das diferentes áreas, com vistas à identificação de uma posição consensual, ou
aspectos consensuais e dissensões sobre o tema.
3.2. Levantamento, pré-seleção e avaliação dos indicadores
Inicialmente, foi realizada uma ampla pesquisa bibliográfica para pré-seleção dos
indicadores, a partir de consulta ao portal de periódicos da Capes e em periódicos
especializados nas áreas de Avaliação do Ciclo de Vida, Ecologia e Conservação e
Indicadores Ambientais.
Por meio deste levantamento foram escolhidos dezesseis indicadores, dentre os
inúmeros encontrados, que serviram de base para a segunda etapa da pesquisa. Para essa
seleção, utilizaram-se como critérios: a sua aplicabilidade, a frequência e a relevância da sua
utilização em publicações da área de ACV, uso da terra e indicadores de biodiversidade.
Uma vez definido o grupo inicial de indicadores, eles foram organizados em uma
matriz de avaliação e enviados aos especialistas selecionados para a consulta Delphi. A
avaliação foi realizada com base numa escala discreta variando de 0 a 2, sendo 0 não
aplicável, 1 parcialmente aplicável e 2 aplicável para o indicador com relação aos sete
atributos mencionados anteriormente.
Tabela 1. Características desejáveis de um indicador (Milà i Canals, 2007)
CARACTERÍSTICAS
DESCRIÇÃO
Representatividade
Avalia o quão representativo é o indicador para avaliar a categoria ambiental uso da terra
(“land use”) no aspecto perda de biodiversidade (“loss of biodiversity”);
Mensuralidade
Como todo indicador, ele deve possibilitar uma avaliação quantitativa dos atributos
relevantes quanto a degradação ou proteção da biodiversidade;
Consistência
Devem ser consistentes com a estrutura de Avaliação de Impacto do Ciclo de Vida
(AICV) e com os objetivos e escopo definidos para o estudo.
Aplicabilidade
As informações necessárias à sua aplicação devem estar disponíveis e serem de simples
uso, possibilitando ser utilizada por não especialistas em biodiversidade.
Dependência local
Os indicadores devem refletir a dependência local associada á biodiversidade, e serem
relevantes para os objetivos do estudo.
Escala
Os indicadores devem trabalhar numa escala adequada de modo a atender os objetivos e
escopo do estudo.
Transferência
Numa ferramenta de aplicação global como a ACV, os indicadores usados devem ser
transferíveis e aceitos internacionalmente, permitindo a comparação de estudos realizados
em diferentes situações, como por exemplo, possibilitar a comparação de biocombustíveis
produzidos a partir de matérias-primas cultivadas em diferentes ecossistemas (óleo de
dendê na Amazônia, óleo de soja no Cerrado e Girassol na Patagônia Argentina).
Fonte: Milà i Canals, (2007)
3.3. O Delphi
O método, técnica ou consulta Delphi consiste em consultar especialistas acerca de um
determinado tema, utilizando um questionário, sem a necessidade de um contato presencial. A
consulta pode ser repetida, quantas vezes forem necessárias, para a obtenção de uma resposta
satisfatória ao problema proposto.
O Delphi originalmente nasceu na RAND Corporation, Califórnia, em 1950, tendo
sido utilizado pela primeira vez para conduzir uma pesquisa na Força Aérea Americana com
fins militares. Uma década depois se popularizou ao ser aplicado em previsões tecnológicas e
no planejamento corporativo (DALKEY, 1969).
No Japão, na década de 60, o Delphi foi utilizado para obter informações sobre o
futuro da área de ciência e tecnologia e, posteriormente, se expandiu no ocidente em estudos
que envolvem previsões tecnológicas e avaliação de problemas sociais (GORDON;
HELMER, 1964).
A partir deste momento, o Delphi, que se caracteriza por ser um método de pesquisa
qualitativa, passou a ser cada vez aplicado em outras áreas do conhecimento, tendo sido cada
vez mais utilizado para pesquisas nas áreas acadêmicas, empresariais, agricultura, educação,
transporte, gestão e planejamento estratégico (GORDON; HELMER, 1964; STEINERT,
2009).
Consensualmente, o Delphi caracteriza-se por seu um método que estrutura um
processo de comunicação efetivo, capaz de possibilitar a interação de um grupo de indivíduos
com vistas a solucionar um problema complexo, sobre o qual se dispõe de pouca informação
registrada (STEINERT, 2009).
É um método de fácil aplicação, que se distingue dos demais métodos
qualitativos, pelo anonimato dos participantes, pela interação com feedback controlado e
permitir análises estatísticas das respostas do grupo (DALKEY, 1969). Destacam se algumas
características importantes do método:

O primeiro aspecto da interação Delphi é que os especialistas são consultados
pelo menos duas vezes sobre a mesma questão e, por meio da repetição, os
participantes têm a possibilidade para alterar suas opiniões e rever seus
julgamentos, em função da opinião dos demais especialistas consultados;

O anonimato permite que as respostas de um participante não exerçam
influência direta nas respostas dos demais, além de preservar a identidade dos
respondentes, não expondo as suas opiniões individuais;

A terceira característica que é o feedback controlado objetiva dar retorno aos
participantes, após o final de cada rodada da consulta, informando e
comparando a opinião dos outros respondentes com as respostas individuais de
cada especialista, por meio de tabulações estatísticas simples.
O Delphi parte da hipótese de que o julgamento coletivo, produto da interação entre os
julgamentos individuais de especialistas, pode trazer resultados mais satisfatórios do que a
simples justaposição dos julgamentos individuais.
Em linhas gerais, é uma técnica que busca a resposta mais consensual de um grupo de
especialistas, acerca de um problema para o qual não se dispõe de métodos mais objetivos e
quantitativos para ser utilizado (PATARI, 2010).
Não existe a exigência de um número mínimo ou máximo participantes, podendo
variar de um pequeno grupo até um grupo numeroso, dependendo do tipo de problema a ser
investigado e da população e/ou amostra definida em cada estudo.
Nesta pesquisa, a escolha do método Delphi justificou-se, principalmente, por se tratar
de uma temática recente, ainda pouco estudada, principalmente quando consideramos a
inserção da categoria de impacto uso da terra na avaliação de impacto do ciclo de vida.
Outro fator relevante na escolha do método foi a diversidade de modelos e a falta de
consenso de opiniões na escolha do(s) melhore(s) ou mais indicado(s) para avaliar a perda da
biodiversidade neste contexto.
A Erro! Fonte de referência não encontrada. apresenta um fluxograma das várias
etapas de aplicação da consulta Delphi.
Figura 5. Fluxograma simplificado das etapas de aplicação da consulta Delphi
Fonte: Elaboração própria
3.3.1. Escolha dos especialistas
A escolha dos especialistas para a consulta Delphi foi realizada a partir da
identificação das áreas do conhecimento relevantes ao problema científico do estudo. Foram
identificadas quatro áreas de conhecimento envolvidas na avaliação de indicadores de
biodiversidade para aplicação na AICV dos biocombustíveis: Avaliação do Ciclo de Vida
(ACIVID), Cultivos Energéticos (CULTEN), Biocombustíveis (BIOCOM) e Ecologia e
Conservação da Biodiversidade (ECOBIO). A orientação para a escolha dos especialistas se
deu com base, inicialmente, no currículo Lattes do profissional e o no currículo acadêmico, no
caso de especialistas estrangeiros e, em seguida, através de indicações por outros
especialistas, considerando a disponibilidade e o interesse em participar do estudo.
Os especialistas da área de ACIVID foram selecionados com base em consultas às
suas publicações, por meio do portal de periódicos disponíveis para acesso, contatos
institucionais entre grupos de discussão que trabalham com Avaliação do Ciclo de Vida em
instituições nacionais e internacionais, destacando-se a EMBRAPA – Empresa Brasileira de
Pesquisa Agropecuária, Universidade Federal de Santa Catarina, Rede Peruana do Ciclo de
Vida e Norwegian University of Science and Technology.
Para a escolha dos especialistas em CULTEN, buscou-se pesquisadores especializados
nos aspectos agronômicos, necessários à produção agrícola, com destaque para instituições de
produção, pesquisa e ensino que desenvolvem estudos em cultivos típicos do trópico úmido,
destacando-se: a CEPLAC – Comissão Executiva do Plano da Lavoura Cacaueira, a
Universidade Estadual de Santa Cruz e uma empresa privada de plantio comercial de dendê,
com sede localizada no estado do Pará.
Na área de BIOCOM, foram selecionados especialistas das seguintes instituições:
Universidade Estadual de Santa Cruz, Universidade Federal da Bahia e do Instituto de
Pesquisa Ambiental da Amazônia (IPAM), instituições com reconhecida experiência
acadêmica e de pesquisa neste setor.
Para escolha dos especialistas em ECOBIO, foram consultadas instituições atuantes
nas áreas de ensino, pesquisa e extensão, com foco no Bioma da Mata Atlântica, destacandose: a Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC) e a Universidade Federal da Bahia
(UFBA).
Os especialistas foram contatados via correio eletrônico, telefone e/ou contato pessoal.
Ao concordarem com a participação na pesquisa, foi enviada uma carta-convite explicando
em que consiste o Delphi, o objetivo da pesquisa e a importância da participação deles como
especialistas na área. Aos que concordaram em participar, foi enviado o questionário
(apêndice B) junto com o apêndice explicativo (apêndice C III).
3.3.2. Elaboração do questionário
O questionário foi elaborado em linguagem adequada ao entendimento, por um grupo
multidisciplinar, de forma simplificada visando, ao mesmo tempo, atender aos objetivos da
pesquisa e não exigir um período longo de dedicação dos respondentes. Foram seguidas as
seguintes recomendações para elaboração de consultas Delphi: tornar o questionário simples
de ser respondido; evitar questões ambíguas; limitar o número de questões e permitir
complementações dos respondentes (MARTINO 1993) apud (WRIGHT; GIOVINAZZO,
2000).
Para validação do questionário e da metodologia adotada na condução do Delphi, foi
realizado um pré-teste com um grupo de estudantes de Mestrado e Doutorado com formação
multidisciplinar, visando simular as condições da pesquisa. A partir dos resultados e retornos
do pré-teste, foram realizadas alterações e ajustes, bem como foi possível estimar e otimizar o
tempo gasto para responder ao questionário.
3.3.3. Envio do questionário
Após o término da etapa de elaboração e estruturação do questionário, o mesmo foi
enviado via correio eletrônico aos 22 (vinte e dois) especialistas (apêndice D), identificados
numericamente, para facilitar a tabulação dos dados e garantir a preservação do anonimato,
conforme prevê o método Delphi.
Alguns especialistas, principalmente de instituições próximas à UESC, instituição sede
da pesquisa, receberam pessoalmente os questionários, por solicitação própria, na forma
impressa.
Após envio dos e-mails, foi confirmado o recebimento dos arquivos, através de
contato telefônico e ressaltada a importância de cumprimento do prazo fornecido para o
retorno do questionário. Antes de expirar o prazo estipulado para devolução do questionário
respondido, foram enviados novos e-mails aos especialistas, solicitando o envio e se
disponibilizando para esclarecimentos, caso tivessem qualquer dúvida ou dificuldade em
responder ao Delphi, além de ressaltar a importância da participação na pesquisa. Após esse
novo contato alguns especialistas solicitaram mais esclarecimentos acerca da consulta e o
pedido de envio de referências bibliográficas para melhor compreensão do objeto de
investigação abordado no Delphi. Ficou evidenciado que essa estratégia foi correta, pois a
partir da interação entre pesquisador e especialista, o retorno dos questionários ocorreu de
forma mais rápida.
O tempo de retorno dos questionários variou de algumas semanas até
aproximadamente quatro meses, prazo limite determinado pelo autor da pesquisa. Dos 22
questionários enviados, 16 (dezesseis) retornaram na 1ª rodada da consulta, correspondendo a
aproximadamente 70%, percentual considerado satisfatório, quando comparado com os
resultados encontrados na literatura, que informam abstenções entre 30 a 50% de retorno para
a 1ª rodada de pesquisas dessa natureza (WRIGHT; GIOVINAZZO, 2000).
Dos seis especialistas que não retornaram dentro prazo, após terem sido novamente
requisitados, um encaminhou e-mail informando da incapacidade técnica em colaborar com a
pesquisa. Os demais responderam informando que devido às inúmeras ocupações
profissionais, não haviam ainda conseguido responder, e que, tão logo fosse possível, dariam
um retorno. Por limitação de tempo para conduzir as demais etapas do Delphi, incluindo a
sistematização dos dados, o envio de feedback aos respondentes e o preparo da 2ª rodada, a 1ª
rodada foi encerrada com cerca de 79% dos questionários devolvidos.
Dos 16 (dezesseis) questionários recebidos, 01 (um) não foi contabilizado, por não ter
atendido às regras estabelecidas na pesquisa.
3.3.4. Tratamento estatístico
Os dados obtidos com a consulta Delphi foram tratados por meio da estatística
descritiva que, segundo Morettin et. al. (2006), trata da organização e descrição dos dados
(dedutiva); pretende somente descrever e analisar um dado grupo, sem tirar quaisquer
conclusões ou inferências sobre um grupo maior. Os dados podem ser apresentados através de
gráficos ou tabelas, além do cálculo de coeficientes.
Para a 2ª rodada Delphi, os questionamentos foram reestruturados com a
inserção de quatro novos indicadores sugeridos pelos especialistas das áreas de ACIVID e
ECOBIO, perfazendo um total de nove, considerando os cinco anteriormente enviados,
(apêndice E).
Tendo em vista a inclusão de quatro novos indicadores na 2ª rodada, a partir da
avaliação dos resultados da 1ª rodada Delphi, foi aplicado o teste dos sinais, com o objetivo
de realizar comparações entre as duas rodadas, identificando convergências e divergências na
opinião dos especialistas entre estas duas etapas da pesquisa.
O teste de sinais é um teste não paramétrico, no qual se define, em cada par, a
diferença dos scores (valores) antes e depois do procedimento investigatório, baseando-se
apenas no sentido das diferenças dos scores, registrados sob a forma de sinais: (+) e (−). Os
pares com resultados iguais - considerados empatados - são eliminados dos cálculos pelo
programa. Quando o número de pares (não empatados) for maior que 30, calcula-se a
probabilidade pela curva normal N (0,1), caso contrário, utiliza-se a distribuição binomial.
Para a aplicação do teste, foi utilizado o programa Bioestat, um pacote estatístico com
ampla utilização na área das ciências biomédicas.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1. Levantamento e pré-seleção dos modelos
Após
levantamento
bibliográfico,
foram
selecionados
dezesseis
modelos,
considerando a aplicabilidade e a relevância para os objetivos do presente estudo, além da
disponibilidade de dados. A escolha dos modelos deve-se ao fato de apresentarem maior
disponibilidade de dados em escalas regional e local para a Europa, principalmente onde está
concentrada a maior parte dos estudos, além de serem modelos-objeto de décadas de estudo
ao longo da trajetória das pesquisas nessa área específica do conhecimento. Os modelos préselecionados estão apresentados no Erro! Fonte de referência não encontrada..
Quadro 2. Modelos para avaliação de impacto do uso da terra pré-selecionados
MODELOS / INDICADORES
1- Modelo com base em dados da Suiça - % de espécies de plantas
vasculares ameaçadas de extinção.
2- Diversidade de espécies de plantas vasculares
AUTOR(ES)
Muller-Wenk (1998)
3- Efeitos potenciais de um conjunto de espécies (SPEP)
4- Apenas descrições qualitativas
5- A riqueza de espécie (SR), a escassez de ecossistema Inerente (ES), a
Köllner (2000)
Mattsson et al. (2000)
Weidema &
Lindeijer (2001)
vulnerabilidade dos ecossistemas (EV) – combinados de Qualidade
(Qbiodiversidade)
6- Com base em Köllner (2003) e Müller-Wenk(1998) - realiza a avaliação
de impactos do uso da terra em escala local e regional
7- Aplicação do conceito de hemerobia (escala intensiva de uso, %).
8- Riqueza de espécies indicadoras (SRI) e indicador de raridade
ecossistêmica (ERI).
9- O método de biótopos (quatro categorias de biótopos).
10- Indicadores baseados na termodinâmica ecossistêmica.
11- Indicadores com base na proporção de aves e mamíferos que estão
ameaçados, ou em perigo de extinção.
12- Indicadores com base na incolumidade, a integridade, a fragmentação, o
endemismo, a escassez dos ecossistemas.
13- Impactos da paisagem.
14- Impactos na biodiversidade e na manutenção das funções vitais do
ecossistema.
15- Riqueza de Espécies (SR), escassez do ecossistema (ES) e condições para
manutenção da Biodiversidade (CMB).
16- Riqueza de espécies de plantas vasculares por área ocupada e
transformada.
Fonte: Elaboração própria
Lindeijer (2000)
Goedkoop & Spriensma (2001)
Brentrup et al. (2002)
Vogtländer et al. (2004)
Kyläkorpi et al. (2005)
Wagendorp et al. (2006)
Schenck (2006)
Mila i Canals et al. (2006)
Garrain (2007)
Garrain (2007)
Michelsen (2008)
Schmidt (2008)
Dos dezesseis modelos mais utilizados em ACV para avaliar a categoria uso da terra
(Erro! Fonte de referência não encontrada.), foram pré-selecionados cinco (Quadro 3) para
integrarem a 1ª rodada da consulta Delphi, considerando os atributos definidos por Milà i
Canals (2003).
Na escolha de modelos ambientais é importante considerar a capacidade de
identificação dos potenciais impactos dos produtos e processos a serem avaliados, bem como,
a capacidade do modelo ou indicador para simplificar adequadamente a realidade.
Quadro 3. Modelos de avaliação de impacto do uso da terra pré-selecionados
Código
Modelos
Propostos por:
I1
I2
Diversidade de espécies de plantas vasculares
A riqueza de espécies (SR), a escassez inerente do ecossistema (ES), a
vulnerabilidade dos ecossistemas (EV) – utilizados para avaliar a
qualidade da terra em termos de biodiversidade (Qbiodiversidade).
Lindeijer (2000)
Weidema &
Lindeijer (2001)
I3
Proporção de espécies de aves e mamíferos que estão ameaçadas ou em
perigo de extinção
Schenck (2006)
I4
Riqueza de Espécies (SR), escassez do ecossistema (ES) e condições para
manutenção da biodiversidade (CMB).
Michelsen
(2008)
I5
Riqueza de espécies de plantas vasculares por área ocupada e
transformada
Schmidt, 2008
Fonte: Elaboração própria
4.2. 1ª rodada da consulta Delphi
A Figura 6Erro! Fonte de referência não encontrada. apresenta o resultado da 1ª
rodada Delphi, sintetizado através de um Índice de Aplicabilidade Normalizado – IAN,
calculado a partir dos resultados obtidos dos questionários. Este índice permitiu a comparação
entre a avaliação da aplicabilidade dos modelos de biodiversidade, obtido a partir das
respostas dos especialistas das quatro áreas: ACIVI, CULTEN, BIOCOM e ECOBIO, com a
média dos valores obtidos por todas as áreas, variando de não aplicável (0) a aplicável (1).
1,00
0,90
0,80
0,70
I1
0,60
I2
0,50
I3
0,40
I4
0,30
I5
0,20
0,10
0,00
ACV
ACIVID
C.CULTEN
Energéticos
Bioenergia
BIOCOM
Biodiversidade
ECOBIO
Todas as áreas
M
Figura 6. Comparação da aplicabilidade média (Índice de Aplicabilidade – IAN) para os cinco
indicadores de biodiversidade da 1ª rodada do Delphi, com base nos valores médios por área
de conhecimento.
Considerando todas as quatro áreas no seu conjunto (dezesseis respondentes), o IAN
não indicou favorecimento de nenhum indicador em específico, variando entre 60% e 70%
para todos os cinco indicadores.
Observa-se, através da Figura 6, que o IAN calculado para a média dos especialistas
em ACIVID foi ligeiramente superior ao da média de todos os especialistas para todos os
cinco indicadores, não tendo se diferenciado nenhum indicador em especial, com um IAN
variando entre 70 e 80% para todos os indicadores.
O IAN proposto pelos especialistas em CULTEN não apresentou variação
significativa, se comparado à média de todos os especialistas para I1, I2, I3, e I4, sendo o I5 mais
favorecido, atingindo um índice acima de 80%.
Comparando a média dos especialistas em BIOCOM, observa-se que o IA proposto foi
superior ao da média de todas as áreas para os I2, I3, I4 e I5, e inferior para I1, tendo sido
favorecido o I2 (~80%), o que indica que a área de atuação dos profissionais envolvidos pode
exercer influência na escolha dos indicadores.
Para os especialistas em ECOBIO, o IAN proposto foi ligeiramente superior ao da
média dos quatro especialistas para o I1 e inferior para os demais indicadores, sendo o I5, o que
apresentou o menor IAN (~40%), tendo apontado o I1 como o indicador mais favorecido, com
IAN de 70%.
A Figura 7 mostra a comparação do Índice de Aplicabilidade Normalizado – IAN dos
indicadores de Biodiversidade dos especialistas em ACIVID, CULTEN, BIOCOM e
ECOBIO, com a média das quatro áreas por critério, seguindo a mesma escala de valoração
(0) não aplicável a (2) aplicável.
Observa-se que o IA proposto pelos especialistas em ECOBIO foi inferior ao IAN
médio, considerando todas as áreas, para todos os critérios, sendo que a Aplicabilidade e a
Transferabilidade apresentaram o menor IAN, ~40%.
O IAN calculado para os especialistas em ACIVID foi ligeiramente inferior ao da
média das demais áreas para os critérios representatividade e mensurabilidade com IAN 50%,
sendo
superior
aos
outros
cinco
critérios,
destacando-se
dependência
local,
e
transferabilidade como os mais bem aceitos, alcançando IAN entre 80- 95%.
1,00
0,90
0,80
ACV
ACIVID
0,70
C. CULTEN
Energéticos
0,60
Bioenergia
BIOCOM
0,50
Biodiversidade
ECOBIO
0,40
Todas as áreas
0,30
0,20
0,10
0,00
Represent.
Measurab.
Consist.
Aplicab.
Depend.Local
Escala
Transferab.
Figura 7. Comparação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade – IAN) média das áreas de
conhecimento da 1ª rodada do Delphi, com base nos valores médios por critério de avaliação.
Para os especialistas em BIOCOM o IAN foi ligeiramente superior ao da média de
todas as áreas nos quesitos representatividade, mensurabilidade, aplicabilidade e
dependência local, variando de 70 a 90%, e inferior no item dependência local (~90%),
alcançando o maior valor para o IAN.
O IAN proposto pelos especialistas em CULTEN foi ~70%, ligeiramente superior ao
da média de todos os especialistas para os critérios mensurabilidade, consistência e escala,
ligeiramente inferior, ~65% para os critérios aplicabilidade e dependência local e para os
critérios (representatividade, e transferabilidade), tendo os critérios mensurabilidade e escala
alcançado os maiores valores para o IAN, variando entre 80% e 90%.
Os especialistas em ECOBIO sugeriram a inserção de dois novos modelos, o que
justifica, em parte, os baixos IAN obtidos pelos cinco critérios apresentados na 1ª rodada
Delphi. Um dos indicadores propostos tem seu foco na complexidade estrutural dos
ecossistemas, explorando a existência de uma relação positiva entre a diversidade de aves e
habitat e a complexidade estrutural (MACARTHUR e MACARTHUR, 1961).
O outro indicador proposto toma como base os estudos de Weidema e Lindeijer
(2001), seguindo os critérios para escolha dos hotspots (MYERS, 2000). Neste caso, o
indicador para avaliar a perda de biodiversidade será a riqueza de espécies x escassez do
ecossistema x vulnerabilidade do ecossistema. Sendo a riqueza de espécies, o número total de
espécies de plantas vasculares na área (Sr/Srmin.); a escassez do ecossistema, a proporção
inversa da área remanescente do ecossistema, além da vulnerabilidade, e do número de
espécies endêmicas e/ou ameaçadas, dividido pelo número total de espécies.
Um dos especialistas em ACV (ACIVID) enfatizou a limitação da escolha de um
único modelo para avaliar a perda da biodiversidade. Levou em consideração que cada
modelo apresenta um ponto em particular, que contribui, de alguma forma, para o avanço
cada vez maior da concepção de um modelo mais adequado para a avaliação de impactos do
uso da terra em AICV.
O mesmo especialista, sugeriu a inclusão de um modelo que não havia sido
contemplado na pré-seleção. Este modelo foi originalmente proposto por Köllner (2003), por
ser um dos mais referenciados na atualidade, especialmente por ter sido fruto de uma metaanálise de dados existentes.
Köllner (2003) propõe a modelagem de impactos do uso da terra, segundo a
diversidade de espécies. Para tanto, são definidos fatores de caracterização, para as escalas
local e regional, incluindo 30 tipos de uso da terra e oito diferentes intensidades de uso. O
dano total ao ecossistema, resultante das análises de dano regional e local é expresso através
da perda da diversidade de espécies de plantas vasculares que ocorrem em certa região.
Os especialistas sugeriram alterações no questionário Delphi enviado na 1ª rodada,
como: melhoria da apresentação dos modelos, explicação mais detalhada e ampliação da
escala.
Os especialistas em BIOCOM e em CULTEN, embora não tenham sugerido a inclusão
de nenhum indicador específico, fizeram considerações importantes sobre a expansão de áreas
para o plantio de dendê destinado à produção de biodiesel.
Destacaram que devem ser observados, por exemplo: (i) critério para escolha de áreas
com potencial de expansão da cultura, as terras marginais de baixa produtividade;
(ii)
possibilidade futura; (iii) relações entre clima e meio ambiente; (iv) atores sociais
envolvidos na política de produção e uso de biocombustíveis e (v) produção orgânica
sustentável do biodiesel.
De acordo com o especialista em CULTEN, participante da consulta Delphi, a
produção orgânica, caso mantenha os níveis de produtividade próximos aos obtidos com o
cultivo convencional no futuro, traria benefícios para a biodiversidade como um todo, uma
vez que o uso excessivo de adubos sintéticos causa danos ao solo e consequentes impactos
adversos, todos com componentes ambientais do ecossistema.
4.3. Avaliação preliminar dos indicadores ambientais na 1ª rodada
Considerando o avanço das pesquisas na área de ACV, nota-se que existe uma
tendência pela opção por indicadores que quantificam a biodiversidade de forma direta, como
os propostos por Lindeijer (2000), Schenck (2006), Schmidt (2008), que avaliam a
diversidade e a riqueza de espécies com base em dados existentes de inventários de fauna e
flora. Este conjunto de indicadores apresenta a limitação da dependência de informações, que
muitas vezes, não estão disponíveis para todas as regiões do globo. Aspecto relevante, que
deve ser levado em conta na escolha de um indicador ou grupo de indicadores, especialmente
quando se considera que a ACV busca ser uma ferramenta de aplicação global.
Embora o critério mais usualmente utilizado para selecionar a diversidade da espécie
como um indicador único para a biodiversidade seja a disponibilidade de dados com
qualidade em escala global, a combinação de números de espécies e de indivíduos como um
indicador - como, no caso índice do Shannon-Weaver -, não se aplica em uma escala global
para todos os tipos de uso da terra. (LINDEIJER, 2000).
Outro conjunto de especialistas opta por mensurar a biodiversidade de forma indireta,
conforme propõe Weidema & Lindeijer (2001) e Michelsen (2008), levando em consideração
além da diversidade/riqueza de espécies, valores intrínsecos como: (i) a escassez e a
vulnerabilidade do ecossistema e (ii) as condições para a manutenção da biodiversidade.
4.4. 2ª rodada da consulta Delphi
A 2ª rodada da consulta Delphi seguiu os mesmos procedimentos adotados na rodada
anterior: os questionários foram enviados aos respondentes via e-mail ou entregues
pessoalmente.
Juntamente com o novo questionário, foram enviados aos especialistas participantes os
resultados da 1ª rodada, possibilitando que cada participante tivesse acesso ao conjunto de
resultados obtidos e pudesse reavaliar sua opinião a partir da comparação com a opinião dos
demais profissionais consultados. O apêndice E apresenta um modelo da documentação
enviada aos especialistas na 2ª rodada.
Para esta etapa, foram incluídos 04 (quatro) novos indicadores sugeridos pelos
especialistas na rodada anterior, além dos cinco já apresentados. Os questionários foram
enviados aos mesmos profissionais que responderam à 1ª, tendo tido o retorno de doze
questionários.
O Quadro 4, apresenta os 9 (nove) modelos de impactos de uso da terra enviados aos
especialistas na 2ª rodada da consulta Delphi.
Uma terceira rodada de aplicação da consulta Delphi poderia ter acontecido, mas em
virtude do tempo disponível para a concretização deste estudo, não foi possível a realização, o
que possivelmente poderia avançar ou não na direção de uma convergência de opiniões entre
as posições dos especialistas, na escolha do modelo mais adequado para avaliar a perda de
biodiversidade no contexto da ACV de biocombustíveis.
Para avaliar se houve mudança de opinião por parte dos especialistas, após a
apresentação dos resultados da 1ª rodada, aplicou-se o teste dos sinais, a partir da subtração
dos dados da segunda variável dos dados da primeira, nesse caso da pontuação na 2ª e 1ª
rodada respectivamente, os sinais das diferenças foram registrados tendo sido ignorados os
pares com valores iguais (Apêndice F).
Quadro 4. Modelos de avaliação de impacto do uso da terra da 2ª rodada Delphi
Código
Indicadores de Biodiversidade
Propostos por:
I1
Diversidade de espécies de plantas vasculares
Lindeijer (2000)
I2
A riqueza de espécies (SR), a escassez inerente do ecossistema
(ES), a vulnerabilidade dos ecossistemas (EV) – utilizados para
avaliar a qualidade da terra em termos de biodiversidade
(Qbiodiversidade).
Proporção de espécies de aves e mamíferos que estão ameaçadas
ou em perigo de extinção
Riqueza de Espécies (SR), escassez do ecossistema (ES) e
condições para manutenção da biodiversidade (CMB).
Riqueza de espécies de plantas vasculares por área ocupada e
transformada
Efeitos potenciais sobre um conjunto de espécies (SPEP)
Weidema &
Lindeijer (2001)
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Indicadores com base na complexidade estrutural dos
ecossistemas.
Riqueza de espécies x escassez do ecossistema x vulnerabilidade
do ecossistema (Adaptado de Weidema, Lindeijer (2001)).
Indicador com base em parâmetros de espécies e ecossistemas
Schenck (2006)
Michelsen (2008)
Schmidt, 2008
Köllner, (2003)
Faria (2010)
Sambuichi (2010).
Souza (2010)
Fonte: Dados da pesquisa
Após a realização do teste dos sinais (apêndice F) aceitou-se a hipótese nula,
tendo sido constatado que não houve mudança significativa de opinião dos especialistas entre
as duas rodadas.
Por outro lado, considerando as opiniões dos especialistas por área e as especificidades
e complexidade envolvidas na avaliação da biodiversidade, é pouco provável que se pudesse
alcançar uma mudança significativa na direção de uma convergência de opiniões das quatro
áreas de conhecimento propostas neste estudo.
A Figura 8 apresenta os resultados da 1ª e 2ª rodadas, a qual permite comparar as
diferenças entre as convergências e divergências das opiniões dos especialistas na escolha do
melhor modelo.
1,00
1,00
0,90
0,90
0,80
0,80
B
0,70
0,70
ACIVID
0,60
CULTEN
0,50
BIOCOM
0,40
0,30
ACIVID
0,60
ECOBIO
0,40
Todas as áreas
0,30
0,20
0,20
0,10
0,10
0,00
CULTEN
0,50
BIOCOM
ECOBIO
Todas as àreas
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 8. Comparação do IAN entre a 1ª (A) e a 2ª rodada (B) o – para os indicadores de
biodiversidade por área de conhecimento.
Embora numa análise superficial dos resultados apontados nas figuras 8 (A e B), seja
possível observar as diferenças do conjunto das opiniões dos especialistas entre a 1ª e a 2ª
rodadas, indicado pelo valor do IAN em cada uma das rodadas, o teste estatístico não apontou
a convergência de opiniões entre as duas rodadas (Apêndice F). Analisando porém, área por
área, nota-se que os resultados não possuem um comportamento homogêneo.
Como resultado, observa-se que não houve mudança significativa entre os resultados
da 1ª e 2ª rodadas para os especialistas em ACIVID (. Com a inserção de novos indicadores
observou-se que o IAN do I2 variou de 70 a 80% não tendo, nenhum indicador, obtido a
preferência dos especialistas.
Os especialistas em CULTEN apresentaram uma variação na resposta, se comparados
o IAN da 1ª com o da 2ª rodada. Observou-se que houve alteração nas respostas, enquanto na
1ª rodada o I5 foi o indicador favorecido, na 2ª rodada os especialistas optaram pelo I4, com
IAN acima de 80%.
Tanto na 1ª quanto na 2ª rodada não foi constatada nenhuma preferência por um
indicador em especial, entre os especialistas em BIOCOM. Não foi constatada também,
nenhuma mudança significativa da opinião dos especialistas entre as duas rodadas, com
exceção do I2, o qual o IAN variou de 80% na 1ª para 67% na 2ª rodada.
Os especialistas em ECOBIO não apontaram preferência por nenhum indicador em
especial, mas observa-se que o IAN variou para todos os indicadores de uma rodada para
outra, não tendo sido uma variação significativa, exceto para o I2 que passou de 73% para
67%. Para os especialistas em ECOBIO houve uma convergência para a escolha do I7, com
IAN próximo de 70%.
Por fim, quanto ao IAN dos indicadores para todas as áreas, observa-se que não houve
mudanças entre as duas rodadas. Na 1ª rodada o IAN variou entre 60% para o I1 até ~70 %
para o I5 e na 2ª rodada 60 e 57%, respectivamente, para I1 e I5.
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
I Rodada
0,50
II Rodada
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 9. Comparação da aplicabilidade (índice de Aplicabilidade – IAN) média dos
indicadores de biodiversidade da área de ACIVID para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi.
Quando se compara o IAN das áreas entre a 1ª e a 2ª rodadas, observa-se que para os
especialistas em ACIVID não houve mudança de opinião para os I3, I4 e I5, enquanto para o I1
e I2 pode ser observado um ligeiro aumento no valor do IAN calculado para a 2ª rodada.
Enquanto na 1ª rodada o I1 foi ligeiramente favorecido com IAN acima de 70%, na 2ª rodada o
I6 foi o indicador que alcançou a maior pontuação, com IAN acima de 80% (Figura 9Figura 9).
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
I Rodada
0,40
II Rodada
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 10. Comparação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade – IAN) média dos
indicadores de biodiversidade da área de CULTEN para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi
Os especialistas em CULTEN mudaram de opinião na 2ª rodada, tendo sido observado
que o indicador I5, favorecido na 1ª rodada, com IAN próximo de 90%, foi preterido pelos
indicadores I4 e I8, com IAN acima de 80% (Figura 10).
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
I Rodada
0,40
II Rodada
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 11. Comparação da aplicabilidade média (índice de Aplicabilidade – IAN) dos
indicadores de biodiversidade da área de BIOCOM para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi.
Os especialistas em BIOCOM mantiveram a média de pontuação para I1, I3 e I4, tendo
reduzido a pontuação para os indicadores I2 e I5. Observa-se que, enquanto na 1ª rodada o I2
foi o indicador favorecido, com IAN próximo de 80%, na 2ª rodada seu IAN foi reduzido para
menos de 70%. Os indicadores I3 e I4 foram os que receberam a maior pontuação na 2ª rodada
(Figura 11).
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
I Rodada
0,40
II Rodada
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 12. Comparação da aplicabilidade média (índice de Aplicabilidade – IAN) dos
indicadores de biodiversidade da área de ECOBIO para a 1ª e 2ª rodadas do Delphi.
Dentre todas as áreas avaliadas, a dos especialistas em ECOBIO foi a que mais alterou
sua pontuação na 2ª rodada (Figura 12). O IAN, para todos os cinco indicadores utilizados na
1ª rodada, foi reduzido. Enquanto na 1ª rodada o I1 foi o indicador favorecido, com IAN acima
de 70%, na 2ª rodada os especialistas em ACIVID apontaram o I7, como sendo o indicador
mais favorável, com IAN acima de 70% (Figura 13)
Vale ressaltar que embora alguns estudos considerem importante incorporar o conceito
de espécies–chave na escolha dos indicadores de biodiversidade, tanto pelo papel que
exercem no funcionamento dos ecossistemas, como por atuarem como indicadores da
degradação da qualidade do habitat natural, os especialistas em ECOBIO optaram por
favorecer na escolha, grupos taxonômicos que possuem dados de qualidade em escala global,
como o grupo das plantas vasculares.
Essa escolha pelo modelo ideal tem sido apontada na literatura como uma das
principais dificuldades, conforme destacam TREWEEK, 2006; SCHENCK, 2006;
GARDNER et al. 2009, confirmada pelos especialistas das áreas ECOBIO e ACIVID, em se
incorporar aspectos referentes à diversidade genética, de habitats ou de ecossistemas.
Ao comparar o resultado da média de todas as áreas na 1ª e 2ª rodadas, observa-se que
não houve alteração no sentido de convergência de opiniões entre os especialistas, para
favorecer um modelo ou um indicador específico.
Observa-se, porém, que o I8 obteve um IAN levemente superior aos demais indicadores
na avaliação dos especialistas, porém sem diferença estatisticamente significativa.
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
I Rodada
0,50
II Rodada
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Figura 13. Comparação entre a avaliação da aplicabilidade (índice de Aplicabilidade – IAN)
dos indicadores de biodiversidade com a média de todas as áreas na 1ª e 2ª rodadas.
4.5.
Discussão dos resultados do Delphi
A Tabela 2, abaixo, sintetiza as principais opiniões dos especialistas nas duas rodadas
de aplicação do Delphi
Tabela 2. Resumo da escolha e opinião dos especialistas
2
Especialista
Área
ACIVID
Indicador escolhido
I6
3
ACIVID
I1 e I4
7
8
11
12
ACIVID
ECOBIO
ECOBIO
ECOBIO
I1 I2 I3 I8
I1 I3 I7
I9
I7 I8
13
14
15
16
20
21
22
CULTEN
CULTEN
CULTEN
CULTEN
BIOCOM
BIOCOM
BIOCOM
I4 I9
I4 I7 I8
I6I4 I7 I8
I2 I3 I4 I5 I8
I6
I4
I8
Comentário/Sugestão
A escolha do modelo tem relação direta com a
escala de aplicação, especialmente quando se
quer avaliar um determinado impacto.
.
Nenhum indicador é 100% aplicável quando
se avalia os critérios separadamente, outro
aspecto ponderado foi a limitação da escala
utilizada na pesquisa.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A escolha de um índice único parece ser uma
saída simplista para sistemas naturais que são
intrinsecamente complexos. Uma idéia seria a
um conjunto de variáveis únicas associadas a
variáveis locais.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Fonte: Dados da pesquisa
O uso de indicadores que possibilitem o monitoramento dos impactos e a busca de
diretrizes que apontem melhoria do desempenho ambiental de produtos e processos têm sido
cada vez mais estimulado por pesquisadores de diversas áreas e por tomadores de decisão, nos
âmbitos empresarial, governamental e acadêmico.
Com relação aos indicadores ambientais, especificamente os modelos utilizados para
avaliação da perda de biodiversidade associada à mudança no uso da terra, os resultados da 1ª
rodada não apontaram para uma convergência de um modelo específico, uma vez que a
maioria dos pesquisadores opta por usar apenas uma espécie associada a alguns fatores de
qualidade dos ecossistemas, como representante das demais, considerada uma limitação desse
tipo de modelo, conforme destacam Michelsen, (2008) e Souza (2010) sobre a dificuldade
acerca da disponibilidade de dados, que associem as mudanças de uso da terra ao impacto
sobre espécies.
Souza (2010) destaca que os modelos de avaliação de impacto do uso da terra tendem
a utilizar as mesmas espécies para representar o conjunto da biodiversidade de uma
determinada área: as espécies de plantas vasculares. Isto, possivelmente, se deve ao fato deste
grupo taxonômico possuir uma maior disponibilidade e melhor qualidade de dados em escala
global.
A autora afirma, ainda, que é necessária a inserção de outros grupos taxonômicos,
como forma de reduzir as incertezas dos modelos na representação da biodiversidade como
um todo.
Comparando os resultados das duas rodadas, observou-se que a opinião dos 15
(quinze) especialistas não exerceu influência na opinião de cada um em particular, ficando
evidente que, além da área afetada, a diversidade genética, o grau de endemismo e as espécies
invasoras, ainda deve ser considerada a área de formação do especialista como fator
determinante na escolha do modelo, o que justifica as limitações e dificuldades encontradas
no estudo.
Outro aspecto relevante a ser considerado, indicado pelo especialista 2, diz respeito
aos critérios para escolha de um modelo, indicador ou grupos de indicadores de aplicação
global. O mesmo pontuou que a “representatividade” na sua avaliação foi um pouco
influenciada por estar, neste momento, trabalhando com biodiversidade funcional, tendo nesse
caso favorecido o indicador I7 em detrimento dos demais.
Com relação ao critério “escala”, o especialista 3 acrescenta limitações no modelo de
Thomas Köllner (2003), considerado ideal para a Suíça, mas relativiza quanto à possibilidade
da aplicação do modelo no Brasil, devido às dimensões territoriais do país.
Quanto à “mensurabilidade”, sua posição foi bastante desfavorável diante da
possibilidade de se encontrar um indicador que consiga realizar uma avaliação quantitativa,
abrangente dos atributos relevantes. Sugeriu alterar a escala de valoração proposta, para
permitir diferenciar comparativamente modelos propostos no questionário da consulta Delphi.
Em termos de escala de aplicação, o especialista indica que dois dos indicadores
propostos podem ter relevância em termos de escala de aplicação, mas terem um nível de
relevância diferenciado. Cita como exemplo, que o I1 é aplicável, em uma escala local e
mesmo global, mas deve ser considerada a complexidade definida para o modelo.
Outro aspecto destacado por este especialista refere-se à possibilidade de que dois
indicadores sejam semelhantes, mas o processo de cálculo seja distinto, devendo neste caso
ser avaliado não apenas o indicador, mas o modelo como um todo, citou como exemplo os
indicadores I1 e I5.
O posicionamento do especialista 3 converge na mesma direção para o critério
"representatividade", na avaliação dos modelos, reafirmando sobre a limitação quanto à
representação da biodiversidade, através de um indicador ou modelo. Para este especialista,
todos os indicadores propostos na consulta Delphi capturam alguns aspectos da
biodiversidade, deixando de representar outros. Opinião semelhante o especialista manifestou
quanto ao critério “mensurabilidade”.
Ainda argumenta que o uso de plantas vasculares como único parâmetro na avaliação
da diversidade, conforme previsto em I1, I5 e I6, é inadequado, já que esses grupos
taxonômicos representam, em geral, uma pequena fração da biodiversidade de uma
determinada área. Em acordo com esta posição, Michelsen (2008) destaca que quando se
pensa em avaliar a perda da biodiversidade do ponto de vista de uma única espécie, deve-se
considerar que a maioria dos estudos aponta a inexistência de correlação entre a riqueza de
espécies de um grupo taxonômico e a riqueza de espécies de outros grupos.
A mesma limitação pode ser constatada para I2, I3 e I8, ainda que tenham sido
acrescentados para estes modelos aspectos qualitativos, como: (i) escassez e vulnerabilidade
dos ecossistemas; (ii) condições para a manutenção da biodiversidade e (iii) complexidade
estrutural dos ecossistemas associados à riqueza e diversidade de plantas vasculares.
Concluindo sua opinião, o especialista 3 aponta vantagens nos indicadores I2, I4, I7 e I9, por
considerarem parâmetros estruturais que avaliam tanto os aspectos quantitativos de
levantamento de espécies, quanto aspectos qualitativos dos ecossistemas.
Algumas afirmações que foram pontuadas na 2ª rodada da consulta Delphi merecem
ser destacados: (i) a importância de se identificar quais aspectos da intervenção humana estão
sendo levados em consideração para a escolha dos modelos; (ii) e em que situação se
encontram os ecossistemas em termos de vulnerabilidade, escassez e distribuição de espécies,
de tal modo que os modelos ou indicadores propostos estejam em compatibilidade com o
modelo PSR (Pressão – Estado – Resposta).
Neste sentido, considera-se mais apropriado que as alterações ecológicas decorrentes
de mudança no uso da terra sejam avaliadas a partir do registro das variações na composição
de espécies, possibilitando a inserção de outros grupos taxonômicos.
Outro fator que deve ser considerado é o número total de espécies. No entanto, cabe
salientar que uma limitação seria sua aplicabilidade em escalas regional e local.
Quanto aos impactos físicos do uso da terra, um indicador de biodiversidade ideal
deveria considerar o grau de endemismo das espécies, em detrimento do número total de
espécies. No entanto, os dados atualmente disponíveis sobre a biodiversidade em escala
mundial não permitem essa distinção. Neste caso, o ideal é a atualização na base de dados
sobre biodiversidade em escala mundial, de tal forma que seja possível avaliar a
biodiversidade seguindo critérios específicos para cada espécie, bioma e ecorregião.
A Tabela 2 apresenta um resumo das opiniões dos especialistas, com o(s)
indicador(es) preferencial(is) e principais comentários do questionário.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A consulta Delphi evidenciou a falta de consenso na proposição de um modelo ideal
para a avaliação da perda da biodiversidade, dentro do escopo proposto neste estudo. Os
resultados obtidos coincidem com os encontrados na literatura, mais especificamente, nos
estudos de aplicação e escolha de modelos de uso da terra em AICV na Dinamarca, Noruega,
Nova Zelândia e em outros países, relacionados à avaliação ambiental da produção de cultivos
energéticos.
Considerando o estado da arte nesta temática, os especialistas apontam a necessidade
de priorizar aspectos qualitativos, como a complexidade estrutural dos ecossistemas, a
vulnerabilidade e escassez, as condições para a manutenção da biodiversidade e a diversidade
funcional, no uso de modelos para incorporação da categoria ambiental biodiversidade dentro
do escopo da Avaliação Impacto do Ciclo de Vida (AICV).
Quanto aos critérios para a escolha dos modelos a serem utilizados, embora cada
especialista ou área de conhecimento contemple características específicas, houve uma
convergência destacando o critério dependência local, como o fator de maior relevância, uma
vez que os modelos, embora necessitem ser de aplicação global, devem ser dependentes
quanto à representatividade local de cada ecossistema e dos diferentes tipos de uso da terra.
Ainda que, estatisticamente, não tenha havido uma opinião consensual entre os
participantes da consulta Delphi, os especialistas da área de ECOBIO, autores da proposição
de dois novos modelos na 2ª rodada do Delphi, destacaram as limitações da proposição de um
único indicador ou grupo de indicadores com aplicação global, especialmente quando se
considera a complexidade dos ecossistemas naturais, com suas múltiplas interações entre
diferentes populações, entre níveis tróficos e entre os meios biótico e abiótico.
Com base nos resultados obtidos nesta pesquisa e, considerando o fato da ACV ser
uma ferramenta proposta para aplicação global, considera-se essencial que o aprofundamento
da discussão dos modelos de avaliação da perda da biodiversidade no contexto da AICV seja
desenvolvido de forma interdisciplinar, incluindo especialistas das áreas centrais da avaliação
ambiental e da biologia da conservação.
Diante dessas considerações e tendo em vista a diversidade de modelos de avaliação de
impactos do ciclo de vida, esse estudo confirmou a dificuldade em se estabelecer uma única
via na utilização de indicadores de biodiversidade. Dentre os fatores que determinam esta
limitação, destacam-se a diversidade de habitats, os diferentes modos e intensidades de uso e
manejo agrícola relacionados ao uso da terra.
Cabe salientar que, embora os resultados não tenham apontado para uma convergência
de opinião dos especialistas no sentido de favorecer um indicador em particular, os
especialistas das áreas de ACIVID e ECOBIO pontuaram a necessidade de associar
parâmetros qualitativos e quantitativos aos modelos existentes de avaliação da categoria de
impacto uso da terra, para que possam representar melhor a realidade de cada ecorregião.
A aplicação da técnica Delphi, neste estudo, possibilitou a socialização do
conhecimento categoria de impacto uso da terra em ACV, além de uma melhor compreensão
acerca da cronologia dos modelos de avaliação de impactos do ciclo de vida; proporcionou
uma análise sistêmica do seu potencial e limitações, através da interação entre as opiniões das
principais áreas do conhecimento relevantes à temática, contribuindo para a inclusão desta
categoria de impacto na ACV de produtos e processos relacionados à sustentabilidade
ambiental.
De todas as categorias de impacto estudadas na ACV, a categoria o uso da terra, com
enfoque no componente biodiversidade, apresenta-se como uma das menos evoluídas,
considerando, em especial, a concepção dos modelos de AICV, uma vez que suas
características de dependência local não permitem uma extrapolação direta para as escalas
global, regional e local, conduzindo a diferentes opiniões sobre qual modelo possibilita uma
melhor avaliação, de modo a retratar a realidade em cada ecorregião.
Os trabalhos mais recentes indicam como perspectiva a ser estudada, a
incorporação de alguns novos elementos na discussão, com destaque para a mudança na
paisagem. A sua incorporação é justificada por constituir um fator com influência direta na
distribuição das espécies e no modo como elas se relacionam com o ambiente para a
manutenção do funcionamento dos ecossistemas. Outro elemento indicado nestes estudos foi
a complexidade estrutural dos ecossistemas, incluindo a diversidade funcional, bem como as
interações ali estabelecidas.
6. PERSPECTIVAS
A mudança no uso da terra tem sido apontada como uma das principais causas do
declínio da biodiversidade. Nesse contexto, alguns modelos de AICV têm sido propostos
para avaliar os impactos nesse componente essencial dos ecossistemas terrestres. No entanto,
fatores ecológicos, diferenças climáticas e geofísicas, além das especificidades de cada bioma
são desafios na escolha desses modelos.
Para que haja avanços nessa área de estudo sugere-se que pesquisas futuras sejam
dedicadas ao levantamento de dados de campo, que venham possibilitar a aplicação de
modelos consolidados em situações reais e proporcionar uma análise interdisciplinar dos
resultados e do potencial de aplicação em diferentes tipos e intensidade de uso da terra em
escala local, regional e global, conforme previsto na ACV.
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APÊNDICE A - MATRIZES PARA ESCOLHA DOS INDICADORES
ACV - 2
Indicadores
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
2
1
2
1
2
2
2
2
2
2
1
1
2
2
0
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
0,64 0,71 0,57 0,64 0,64 0,79 0,64 0,64 0,71
0,61
0,83
0,67
1,00
0,50
0,50
0,56
ACV - 3
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
1
1
2
1
2
2
2
11
1
1
2
1
1
1
2
9
1
1
1
1
1
1
2
8
1
1
2
1
2
2
2
11
1
1
1
1
2
1
2
7
1
1
2
1
2
2
2
7
1
1
2
1
2
2
2
7
1
1
2
1
2
2
2
7
1
1
2
1
2
2
2
7
0,46
0,46
0,69
0,46
0,78
0,67
1,0
ACV - 7
Indicadores
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
1
2
1
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
2
2
1
2
1
2
1
0,93 0,93 0,93 0,86 0,71 0,86 0,64 0,93 0,86
0,78
0,94
1,00
0,61
0,94
0,83
0,83
Indicadores Escolhidos - ACV
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
3
4
6
5
5
5
5
33
4
5
6
4
4
4
5
32
3
4
4
5
4
4
5
29
4
5
5
4
5
4
5
32
3
4
5
4
5
3
4
28
4
5
6
4
5
5
5
34
5
4
4
4
4
4
4
29
4
5
5
4
5
5
5
33
4
5
5
4
5
5
5
33
Pontuação dos indicadores e critérios por área
Indicadores
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
0,50
0,67
1,00
0,83
0,83
0,83
0,83
0,79
0,67
0,83
1,00
0,67
0,67
0,67
0,83
0,76
0,50
0,67
0,67
0,83
0,67
0,67
0,83
0,69
0,67
0,83
0,83
0,67
0,83
0,67
0,83
0,76
0,50
0,67
0,83
0,67
0,83
0,50
0,67
0,67
0,67
0,83
1,00
0,67
0,83
0,83
0,83
0,81
0,83
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,69
34
41
46
38
42
39
43
I8
I9
0,67
0,83
0,83
0,67
0,83
0,83
0,83
0,79
0,67
0,83
0,83
0,67
0,83
0,83
0,83
0,79
0,63
0,76
0,85
0,70
0,78
0,72
0,80
Dendê - 13
Indicadores
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
2
2
2
2
1
2
2
2
1
2
2
1
1
2
1
1
1
1
1
2
2
2
1
1
2
2
1
2
1
2
1
1
2
1
2
1
1
1
1
1
2
1
1
1
2
1
2
2
2
1
1
2
2
1
1
1
2
1
1
2
2
2
2
0,71 0,79 0,64 0,86 0,71 0,64 0,71 0,79 0,86
0,89
0,72
0,83
0,72
0,56
0,78
0,72
Dendê - 14
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
2
1
2
0,64
1
2
2
1
2
1
2
0,79
2
2
2
2
2
1
1
0,86
2
2
2
1
1
2
1
0,79
2
2
2
1
1
1
1
0,71
2
2
2
2
1
1
2
0,86
2
2
2
2
1
1
2
0,86
1
2
2
2
1
2
1
0,79
0,72
0,83
0,83
0,67
0,61
0,56
0,67
Dendê - 15
Indicadores
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
2
2
2
1
2
1
1
11
2
2
1
1
2
2
0
10
2
2
2
1
2
1
0
10
2
1
2
1
2
2
0
10
2
2
1
1
2
1
1
10
2
2
2
2
2
1
1
12
1
2
1
1
2
1
0
8
2
2
2
1
2
2
0
11
2
1
1
1
2
1
0
8
0,94
0,89
0,78
0,56
1,00
0,67
0,17
Dendê - 16
Indicadores
Critérios
I1
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
1
1
1
1
1
1
0
0,43
Indicadores
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
1
2
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0,86 0,86 0,86 0,86 0,43 0,43 0,86 0,43
0,78
0,78
0,78
0,78
0,78
0,78
0,00
Indicadores escolhidos – Dendê
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
5
5
4
4
4
3
2
27
7
7
6
5
7
7
3
42
6
8
8
5
7
5
3
42
8
6
8
7
7
7
3
46
8
7
7
5
6
7
3
43
6
7
6
5
6
4
3
37
6
6
5
6
5
4
4
36
8
7
8
6
6
7
4
46
6
5
6
6
5
6
3
37
60
58
58
49
53
50
28
Pontuação dos indicadores e critérios
Indicadores
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
I1
0,63
0,63
0,50
0,50
0,50
0,38
0,25
0,48
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
0,88
0,88
0,75
0,63
0,88
0,88
0,38
0,75
0,75
1,00
1,00
0,63
0,88
0,63
0,38
0,75
1,00
0,75
1,00
0,88
0,88
0,88
0,38
0,82
1,00
0,88
0,88
0,63
0,75
0,88
0,38
0,77
0,75
0,88
0,75
0,63
0,75
0,50
0,38
0,66
0,75
0,75
0,63
0,75
0,63
0,50
0,50
0,64
1,00
0,88
1,00
0,75
0,75
0,88
0,50
0,82
0,75
0,63
0,75
0,75
0,63
0,75
0,38
0,66
0,83
0,81
0,81
0,68
0,74
0,69
0,39
Bioenergia - 20
Indicadores
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
1
2
1
2
1
2
2
1
2
0,78
Mensurabilidade
2
2
2
2
2
2
1
1
1
0,83
Consistência
1
1
1
1
1
2
1
1
2
0,61
Aplicabilidade
1
1
2
1
1
2
1
1
1
0,61
Dependência Local
2
2
1
2
2
2
1
1
2
0,83
Escala
2
1
2
1
2
2
1
1
2
0,78
Transferência
1
2
2
2
1
2
2
1
2
0,83
0,71
1,00
0,64
0,50
0,86
Critérios
IAN por critério
0,71
0,79 0,79 0,79
Bioenergia - 21
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
1
2
1
2
1
1
1
2
1
0,67
Mensurabilidade
0
1
2
1
1
1
1
1
1
0,50
Consistência
0
1
0
2
2
1
1
2
1
0,56
Aplicabilidade
1
1
2
2
1
1
1
2
2
0,72
Dependência Local
2
1
2
1
1
1
2
2
1
0,72
Escala
1
2
1
2
1
1
1
1
1
0,61
Transferência
1
2
1
2
2
1
1
1
0
0,61
0,43
0,71
0,64
0,79
0,50
IAN por critério
0,86 0,64 0,50 0,57
Bioenergia - 22
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
1
1
2
1
1
1
1
2
2
0,67
Mensurabilidade
1
1
2
1
1
1
2
2
2
72
Consistência
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,50
Aplicabilidade
1
1
1
1
1
0
0
0
1
0,39
Dependência Local
2
1
2
2
1
2
2
2
0
0,83
Escala
1
1
1
1
1
2
1
1
2
0,67
Transferência
1
1
1
1
0
1
0
1
1
0,33
0,57
0,50
0,71
0,79
0,71
IAN por critério
0,57 0,43 0,57 0,50
Indicadores escolhidos por área
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
3
5
4
5
3
4
4
5
5
38
Mensurabilidade
3
4
6
4
4
4
4
4
4
37
Consistência
2
3
2
4
4
4
3
4
4
30
Aplicabilidade
3
3
5
4
3
3
2
4
4
31
Dependência Local
6
4
5
5
4
5
5
5
4
43
Escala
4
4
4
4
4
5
3
4
5
37
Transferência
3
5
4
4
3
4
3
3
3
32
IAN por critério
24
28
30
30
25
29
24
29
29
Indicadores
Critérios
Indicadores
Pontuação dos Indicadores e critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
0,67
0,67
0,67
0,5
0,83
0,83
0,67
0,69
0,67
0,67
0,50
0,33
0,83
0,50
0,5
0,57
0,83
0,67
0,67
0,67
0,83
0,67
0,5
0,69
0,83
0,67
0,67
0,67
0,67
0,83
0,5
0,69
I6
I7
I8
I9
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
1
2
2
1
2
2
2
1
2
1
1
0,5
1
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
Indicadores
0,5
0,5
0,33
0,5
1
0,67
0,5
0,57
I1
0,83
0,67
0,50
0,5
0,67
0,67
0,83
0,67
0,67
1
0,33
0,83
0,83
0,67
0,67
0,71
0,83
0,67
0,67
0,67
0,83
0,67
0,67
0,71
0,5
0,67
0,67
0,5
0,67
0,67
0,5
0,60
Biodiversidade - 8
I2
I3
I4
I5
0,70
0,69
0,56
0,57
0,80
0,69
0,59
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
0,5
1
1
0
0
0
1
1
1
0
1
0
0
1
0
0
0,29 0,14
0,71 0,79
0,67
0,72
0,61
0,56
0,78
0,67
0,61
Indicadores
Biodiversidade - 11
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
Indicadores
1
1
0
1
0
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
2
1
1
0
1
0
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
1
1
1
0
1
0
1
1
1
1
0,57 0,50 0,07 0,50 0,07 0,50 0,50 0,50 0,64
Biodiversidade - 12
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
1
0
0
1
2
2
0
1
0
0
1
2
2
0
1
1
0
0
2
2
1
2
2
2
0
1
1
1
2
1
2
0
1
1
2
1
2
2
0
0
0
2
0,44
0,56
0,39
0,44
0,39
0,39
0,39
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
Indicadores
0
1
1
0
1
1
0
2
2
1
1
0
0
1
1
1
1
0
2
2
0
0,61
0,56
0,50
0,17
0,61
0,61
0,39
0,43 0,29 0,50 0,50 0,43 0,50 0,64 0,64 0,50
Indicadores escolhidos
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
1
2
0
1
3
2
0
9
3
3
2
2
4
4
3
21
5
5
5
3
4
4
4
30
4
4
4
2
4
4
4
26
5
5
5
3
3
2
4
27
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
4
4
3
4
5
5
3
28
2
3
3
2
3
3
2
18
4
5
3
3
2
2
3
22
3
2
2
1
4
4
2
18
31
33
27
21
32
30
25
Pontuação dos indicadores e critérios
I2
I3
I4
I5
I6
Indicadores I1
I7
I8
I9
0,50
0,50
0,33
0,33
0,67
0,67
0,50
0,50
0,83
0,83
0,83
0,50
0,67
0,67
0,67
0,71
0,67
0,67
0,67
0,33
0,67
0,67
0,67
0,62
0,83
0,83
0,83
0,50
0,50
0,33
0,67
0,64
Critérios
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
0,67
0,67
0,50
0,67
0,83
0,83
0,50
0,67
0,33
0,50
0,50
0,33
0,50
0,50
0,33
0,43
0,67
0,83
0,50
0,50
0,33
0,33
0,50
0,52
0,50
0,33
0,33
0,17
0,67
0,67
0,33
0,43
0,17
0,33
0,00
0,17
0,50
0,33
0,00
0,21
0,57
0,61
0,50
0,39
0,59
0,56
0,46
Soma de todas as áreas
Indicadores
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
15
18
17
20
15
17
20
21
20
163
Mensurabilidade
16
19
23
17
17
19
19
20
19
169
Consistência
15
18
17
19
16
18
17
21
20
161
Aplicabilidade
16
14
18
16
13
14
15
16
17
139
Dependência Local
20
18
18
21
18
20
18
20
17
170
Escala
17
18
15
19
16
18
15
20
18
156
Transferência
13
15
15
14
10
15
15
16
15
128
IAN por critério
15
18
17
20
15
17
20
21
20
Critérios
Média de todas as áreas
Indicadores
Critérios
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representatividade
Mensurabilidade
Consistência
Aplicabilidade
Dependência Local
Escala
Transferência
IAN por critério
0,63
0,67
0,63
0,67
0,83
0,71
0,54
0,67
0,75
0,79
0,75
0,58
0,75
0,75
0,63
0,71
0,71
0,96
0,71
0,75
0,75
0,63
0,63
0,73
0,83
0,71
0,79
0,67
0,88
0,79
0,58
0,75
0,63
0,71
0,67
0,54
0,75
0,67
0,42
0,63
0,71
0,79
0,75
0,58
0,83
0,75
0,63
0,72
0,83
0,79
0,71
0,63
0,75
0,63
0,63
0,71
0,88
0,83
0,88
0,67
0,83
0,83
0,67
0,80
0,83
0,79
0,83
0,71
0,71
0,75
0,63
0,75
0,82
0,85
0,81
0,70
0,86
0,79
0,65
APÊNDICE B - QUESTIONÁRIO ENVIADO AOS ESPECIALISTAS
Att:
Prezada Senhora,
Temos a honra em convidá-la para participar no Projeto de Mestrado Intitulado
“Impactos Ambientais da Produção de Biodiesel de Dendê no Estado da Bahia: Aplicação de
Indicadores de Uso da Terra na Avaliação do Ciclo de Vida (ACV)”, na qualidade de
especialista dentro de uma consulta utilizando o método Delphi, para orientar a escolha do(s)
melhor(es) indicador(es) para a categoria de impacto perda da biodiversidade.
O referido projeto tem como objetivo geral: Avaliar indicadores ambientais
relacionados à categoria de impacto uso da terra na avaliação ambiental do biodiesel do óleo
de dendê produzido no estado da Bahia Brasil, e objetivos específicos:
- Levantar os principais indicadores utilizados na avaliação da categoria ambiental uso
da terra;
- Selecionar os principais indicadores chaves para a avaliação da qualidade dos
ecossistemas e da perda de biodiversidade;
- Escolher um dos indicadores para conduzir um estudo de ACV para o biodiesel de
óleo de dendê produzido na região Sul do Estado da Bahia.
Informo que o método Delphi prevê o anonimato do especialista em todas as fases da
pesquisa e que, caso a senhora aceite participar, disporá de 15 dias para emitir a sua opinião.
O tempo para resposta às perguntas está estimado entre 60 e 90 minutos.
Gostaríamos também de solicitar a sua indicação de possíveis pesquisadores da área
que pudéssemos contatar para participar da pesquisa.
Agradecendo antecipadamente a sua atenção e disponibilidade,
Atenciosamente,
Rita de Cássia Silva Braga e Braga
Formulário para escolha dos indicadores para avaliar a categoria de impacto perda da
biodiversidade.
Dados cadastrais do especialista
Nome completo:
Endereço de email:
Telefone
Formação Acadêmica:
Titulação:
Instituição(ões) à(s) qual(is) está vinculado:
Sobre o método Delphi
O método Delphi consiste na consulta a especialistas acerca de determinado por meio de um
questionário que pode ou não ser até que haja convergência das respostas. O Delphi, parte da
hipótese de que o julgamento coletivo traz resultados mais satisfatórios que a resposta de um
só indivíduo.
Em linhas gerias o método Delphi é uma técnica para a busca de um consenso de opiniões de
um grupo de especialistas acerca de eventos futuros.
Diante da importância de se identificar indicadores ambientais capazes de avaliar os efeitos da
mudança no uso da terra na biodiversidade, esse instrumento pretende consultar especialistas
nacionais e internacionais que trabalham com Análise do Ciclo de Vida (ACV), na literatura
internacional conhecido com Life Cycle Assessment (LCA) Ecologia e Conservação, a fim de
selecionar o indicador ou os indicadores mais adequados para esse fim.
O presente questionário objetiva avaliar indicadores considerando uma série de características
propostas em (Milá i Canals, 2003). Foram pré-selecionados cinco (05) indicadores, dentre
mais de uma dezena encontrados na literatura. A pré-escolha considerou o potencial de
aplicação do indicador para avaliação da perda biodiversidade dentro de um estudo de ACV e
a disponibilidade de informações e recursos para realizar um estudo de caso para o óleo de
dendê no Estado da Bahia.
Orientações para a avaliação dos indicadores:
1. Dentre os indicadores propostos no quadro 1, na sua opinião qual ou quais são os mais
apropriados para avaliar a perda da biodiversidade?
Utilizar como critério para
avaliação as características desejáveis para um indicador propostos em (Milá i Canals,
2003).
2. Além dos indicadores para avaliação da biodiversidade propostos para este estudo, a
Sra sugeriria algum outro indicador que tenha interesse para ACV de
biocombustíveis? Em caso positivo, favor incluí-lo como “I6“ e utilizar a última
coluna do quadro 1 para avaliar a sua pertinência com relação aos atributos propostos.
Quadro A: Matriz para escolha dos indicadores
Indicadores
I1
I2
I3
I4
I5
I6
Representatividade
[1]
[2]
[1]
[2]
[2]
[Código]
Mensurabilidade
[2]
[2]
[2]
[2]
[1]
[Código]
Consistência
[2]
[2]
[2]
[2]
[2]
[Código]
Aplicabilidade
[2]
[2]
[2]
[2]
[1]
[Código]
Dependência Local
[1]
[1]
[1]
[2]
[2]
[Código]
Escala
[2]
[2]
[2]
[2]
[1]
[Código]
Transferência
[2]
[2]
[2]
[2]
[2]
[Código]
Critérios
Legenda:
0
=
Não
aplicável;
1
=
Parcialmente
Aplicável;
2
=
Aplicável
Características desejáveis para um indicador (Milá i Canals, 2003):
Representatividade – Avalia o quão representativo é o indicador para avaliar a categoria
ambiental uso da terra (“land use”) no aspecto perda de biodiversidade (“loss of
biodiversity”);
Mensurabilidade – como todo indicador, ele deve possibilitar uma avaliação quantitativa dos
atributos relevantes quanto a degradação ou proteção da biodiversidade;
Consistência – devem ser consistentes com a estrutura de Avaliação de Impacto do Ciclo de
Vida (AICV) e com os objetivos e escopo definidos para o estudo.
Aplicabilidade – as informações necessárias à sua aplicação devem estar disponíveis e serem
de simples uso, possibilitando ser utilizada por não especialistas em biodiversidade.
Dependência local – os indicadores devem refletir a dependência local associada á
biodiversidade, e serem relevantes para os objetivos do estudo.
Escala - Os indicadores devem trabalhar numa escala adequada de modo a atender os
objetivos e escopo do estudo.
Transferência - Numa ferramenta de aplicação global como a ACV, os indicadores usados
devem ser transferíveis e aceitos internacionalmente, permitindo a comparação de estudos
realizados em diferentes situações, como por exemplo, possibilitar a comparação de
biocombustíveis produzidos a partir de matérias-primas cultivadas em diferentes ecossistemas
(óleo de dendê na Amazônia, óleo de soja no Cerrado e Girassol na Patagônia Argentina).
Quadro 2: Indicadores de biodiversidade pré-selecionados
Código
Indicadores propostos
Autores
I1
Diversidade de espécies de plantas
vasculares
A riqueza de espécies (SR), a escassez
inerente do ecossistema (ES), a
vulnerabilidade dos ecossistemas (EV) –
combinados com a qualidade da
biodiversidade (Q biodiversidade)
Lindeijer (2000)
I2
I3
I4
I5
Weidema & Lindeijer (2001)
Proporção de espécies de aves e
mamíferos que estão ameaçadas ou em
perigo de extinção
Schenck (2006)
Riqueza de Espécies (SR), escassez do
ecossistema (ES) e condições para
manutenção da biodiversidade (CMB)
Michelsen (2008)
Riqueza de espécies de plantas
vasculares por área ocupada e
transformada
Schmidt, 2008
Breve descrição dos indicadores
I1 O indicador Diversidade de espécies de plantas vasculares: proposto por Lindeijer, (2000)
propõe que a biodiversidade de uma determinada área seja medida utilizando a diversidade
(número de espécies ou riqueza) de plantas vasculares.
I2 Weidema e Lindeijer (2001) propõe avaliar a perda de biodiversidade medindo a riqueza de
espécies por meio de dois fatores: a escassez inerente do ecossistema , que é expressa como o
inverso do potencial de área que poderia ser renaturalizada caso não houvesse nenhuma
atividade; e a vulnerabilidade do ecossistema indicado pelo número relativo de espécies
afetadas por uma mudança na área do ecossistema expressa numa relação espécie-área. Aliado
a isso propõe a combinação desse fatores para chegar a um indicador adequado de
biodiversidade, de forma quantitativa e qualitativa.
Os autores afirmam que a medida mais simples para avaliar a biodiversidade é a riqueza de
espécies, ou seja, o número de espécies por região.
Para normalizar SR (riqueza de espécies) de modo que o valor da menor pontuação seja a
unidade do ecossistema, divide-se pela riqueza de espécies de plantas vasculares mínimas
chegando a: nSR = SR/SRmin;
Escassez do ecossistema - quanto menor for a área de um ecossistema mais escasso ele se
apresenta, isso implica que a escassez inerente de um ecossistema pode ser expressa por uma
relação inversa entre a área potencial do ecossistema, resultando na seguinte fórmula: ES =
1/Apot
Vulnerabilidade do Ecossistema – quanto maior for a ocupação de área do ecossistema, mais
vulnerável e estressado ele é, assim, assumimos que o número de espécies são um bom
substituto para avaliar a biodiversidade de um local. A vulnerabilidade dos ecossistemas
deverá indicar o número relativo de espécies afetadas por uma mudança na área do
ecossistema. Expressos pela curva espécie área
Combinando os fatores de biodiversidade
Para se chegar a um índice de biodiversidade os três fatores são combinados através da
mutiplicação, de forma a refletir a qualidade da biodiversidade.
Qbiodiversity = nSRa * nESb * nEVc
I3 O indicador proposto por Schenk, 2006 sugere como indicador para avaliação da
biodiversidade de uma determinada área, que seja analisada a proporção de espécies de aves e
mamíferos que estão ameaçadas ou em perigo de extinção e para isso utiliza o livro vermelho
da fauna ameaçada de extinção.
I4 Michelsen (2008) propõe avaliar a biodiversidade indiretamente a partir de três fatores: a
escassez do ecossistema (ES), vulnerabilidade do ecossistema (EV) (Weidema e Lindeijer,
2001) e as condições para a manutenção da biodiveresidade (CMB), sendo a qualidade em um
determinado local e tempo podendo ser avaliada como um produtos desses três fatores.
Q = ES x EV x CMB
De acordo com o autor, os indicadores sobre escassez e vulnerabilidade dos ecossistemas dão informações sobre
o valor intrínseco da biodiversidade de uma área, enquanto o indicador relativo às Condições para Manutenção
Biodiversidade (CMB) oferece informações sobre as condições atuais para a biodiversidade da área, ou seja, se
está intacta ou reduzida.
Para se chegar ao índice para as condições da biodiversidade mantida o autor sugere a identificação dos fatores
chave
(KF)
(Larsson,
2001)
por
meio
do
uso
de
uma
escala
0 = nenhum impacto, 1 = leve impacto, 2 = impacto moderado e 3 = maior impacto.
I5 O indicador proposto por Schimidt, 2008 avalia a riqueza de espécies de plantas vasculares
por área ocupada e transformada e pode ser determinado a partir de curvas de espécie área,
em que se multiplica o número de espécies afetadas por área padrão, estimada em 100m2 a
duração da ocupação e o tempo de renaturalização da transformação associado a um fator de
vulnerabilidade do ecossistema.
Referências
ISO. 2000. ISO 14042:2000. Environmental management. Life cycle assessment. Life
Cycle impact assessment. International Organisation for Standardisation (ISO). (Switzerland).
LINDEIJER, E. 2000b. Biodiversity and life support impacts of land use in LCA. Journal
of Cleaner Production 8: 313-319, 2000.
CANALS, LM. (2003): Contributions to LCA Methodology for Agricultural Systems:
Site-dependency and soil degradation impact assessment. PhD thesis, Barcelona, Spain,
Autonomous University of Barcelona. Available at <http://www.tdx.cesca.es/ TDX-1222103154811/>
MICHELSEN, O. 2008. Assessment of land use impact on biodiversity: Proposal of a new
methodology exemplified with forestry operations in Norway Int J LCA 13 (1) 22-3.
SCHENCK, R.C. 2001. Land Use and Biodiversity Indicators for Life Cycle Impact
Assessment.
Int.
J.
LCA
6(2):
114
–
117.
disponível
em
http://www.springerlink.com/content/346068w2l142229/ acesso em 08/04/2009
SCHMIDT, J.H (2008b), Development of LCIA Characterization Factors for Land Use
Impacts on Biodiversity. J. of Cl. Production, 16(18), 1929–1942.
WEIDEMA B.P & LINDEIJER E (2001): Physical impacts of land use in product life
cycle assessment. Final report of the EURENVIRON-LCAGAPS subproject on land
use. Department of Manufacturing Engineering and Management, Technical University of
Denmark, Lyngby.
Avaliação do Ciclo de Vida – ACV (LCA)
A metodologia da Avaliação do Ciclo de Vida definida pela SETAC (Society of
Environmental Toxicology and Chemistry) como: “o processo objetivo de avaliar as cargas
ambientais associadas com um produto, processo ou atividade através da identificação e
quantificação do uso de energia e matéria e de emissões ambientais, o impacto do uso de
energia e material e das emissões, e a determinação de oportunidades de melhorias
ambientais. A avaliação inclui todo o ciclo de vida do produto, processo ou atividade,
envolvendo extração e processamento de matérias-primas; fabricação, transporte, e
distribuição; uso/ reuso/ manutenção; reciclagem; e disposição final”.
A ISO 14042 (ISO 2000) de forma complementar define ACV como um conjunto de
procedimentos sistemáticos que permite compilar e avaliar as entradas e saídas de materiais
em um sistema e os potenciais impactos ambientais de um produto ou sistema, considerando
todo seu ciclo de vida.
De acordo com esta mesma norma, o ciclo de vida de um determinado produto compreende
etapas consecutivas e interligadas, iniciando-se na fase de aquisição de matéria prima,
passando por todos os processos produtivos chegando até a fase de uso e destinação final do
produto.
No caso específico de produtos de origem agrícola e do ponto de vista da avaliação ambiental
de biocombustíveis, o foco da ACV direciona-se para estudos quem envolvem a mudança no
uso da terra.
APÊNDICE C - CRITÉRIOS E INDICADORES PRÉ-SELECIONADOS
Características desejáveis para um indicador (Milá i Canals, 2003):
CARACTERÍSTICAS
DESCRIÇÃO
Avalia o quão representativo é o indicador para avaliar a categoria
Representatividade ambiental uso da terra (land use) no aspecto perda de biodiversidade
(loss of biodiversity);
Como todo indicador, ele deve possibilitar uma avaliação
quantitativa dos atributos relevantes quanto a degradação ou
Mensuralidade
proteção da biodiversidade;
Devem ser consistentes com a estrutura de Avaliação de Impacto do
Ciclo de Vida (AICV) e com os objetivos e escopo definidos para o
Consistência
estudo.
As informações necessárias à sua aplicação devem estar disponíveis
e serem de simples uso, possibilitando ser utilizada por não
Aplicabilidade
especialistas em biodiversidade.
Os indicadores devem refletir a dependência local associada á
Dependência local
biodiversidade, e serem relevantes para os objetivos do estudo.
Os indicadores devem trabalhar numa escala adequada de modo a
Escala
atender os objetivos e escopo do estudo.
Numa ferramenta de aplicação global como a ACV, os indicadores
usados devem ser transferíveis e aceitos internacionalmente,
permitindo a comparação de estudos realizados em diferentes
situações, como por exemplo, possibilitar a comparação de
Transferência
biocombustíveis produzidos a partir de matérias-primas cultivadas
em diferentes ecossistemas (óleo de dendê na Amazônia, óleo de soja
no Cerrado e Girassol na Patagônia Argentina).
Código
Indicadores de Biodiversidade
Propostos por:
I1
Diversidade de espécies de plantas vasculares
Lindeijer (2000)
I2
A riqueza de espécies (SR), a escassez
inerente
do
ecossistema
(ES),
a
vulnerabilidade dos ecossistemas (EV) –
utilizados para avaliar a qualidade da terra em
termos de biodiversidade (Qbiodiversidade).
Proporção de espécies de aves e mamíferos
que estão ameaçadas ou em perigo de
extinção
Riqueza de Espécies (SR), escassez do
ecossistema (ES) e condições para
manutenção da biodiversidade (CMB).
Riqueza de espécies de plantas vasculares por
área ocupada e transformada
Efeitos potenciais sobre um conjunto de
espécies (SPEP)
Indicadores com base na Complexidade
estrutural dos ecossistemas.
Riqueza de espécies x escassez do
ecossistema x vulnerabilidade do ecossistema
(Adaptado de Weidema, Lindeijer (2001)).
Indicador com base em parâmetros de
espécies e ecossistemas
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Weidema & Lindeijer (2001)
Schenck (2006)
Michelsen (2008)
Schimidt, 2008
Kollner, (2003) indicador incluso
por sugestão do especialista 2
Indicador sugerido pelo
Especialista 8 (2010)
Indicador sugerido pelo
Especialista 11 (2010).
Indicador sugerido pelo
Especialista 2 (2010)
Breve descrição dos indicadores
I1 - indicador Riqueza de espécies de plantas vasculares: proposto por Lindeijer (2000), o
autor propõe que a biodiversidade de uma determinada área seja medida utilizando a (número
de espécies ou riqueza) de plantas vasculares.
I2 - Weidema e Lindeijer (2001) propõe avaliar a perda de biodiversidade por meio de três
fatores: dois deles referem-se ás características do ecossistema (vulnerabilidade e escassez) o
terceiro se refere a riqueza de espécies. A escassez inerente do ecossistema que é expressa
como o inverso do potencial de área que poderia ser renaturalizada caso não houvesse
nenhuma atividade; e a vulnerabilidade do ecossistema indicado pelo número relativo de
espécies afetadas por uma mudança na área do ecossistema expressa numa relação espécieárea. Aliado a isso os autores propõem a combinação desses fatores para chegar a um
indicador adequado de biodiversidade, de forma quantitativa e qualitativa.
Os autores afirmam que a medida mais simples para avaliar a biodiversidade é a riqueza de
espécies, ou seja, o número de espécies por região.
Para normalizar SR (riqueza de espécies) de modo que o valor da menor pontuação seja a
unidade do ecossistema, divide-se pela riqueza de espécies de plantas vasculares mínimas
chegando a: nSR = SR/SRmin;
Escassez do ecossistema - quanto menor for a área de um ecossistema mais escasso ele se
apresenta, isso implica que a escassez inerente de um ecossistema pode ser expressa por uma
relação inversa entre a área potencial do ecossistema, resultando na seguinte fórmula:
ES = 1/Apot
Vulnerabilidade do Ecossistema – quanto maior for a ocupação de área do ecossistema, mais
vulnerável e pressionado ele se apresenta. Desta forma, os autores consideram que o número
de espécies seja um bom indicador para avaliar a biodiversidade de um determinado
ecossistema. A vulnerabilidade dos ecossistemas indica o número relativo de espécies afetadas
por alterações (transformação ou ocupação) no uso da terra, em seu habitat natural, expressos
pela curva “espécie x área” (SCHILLING 2007).
Combinando os fatores de biodiversidade
Para se chegar a um índice de biodiversidade os três fatores são combinados através da
mutiplicação, de forma a refletir a qualidade da terra segundo a perda ou ganho da
biodiversidade, expresso na equação abaixo, resultando no quantitativo de espécies que se
perde por m2 de área ao ano, durante o processo de ocupação.
Qbiodiversity = nSRa * nESb * nEVc
I3 - O indicador proposto por Schenck (2006) sugere como indicador para avaliação da
biodiversidade de uma determinada área a proporção de espécies de aves e mamíferos que
estão ameaçadas ou em perigo de extinção e para isso utiliza o livro vermelho da fauna
ameaçada de extinção (SCHENCK 2006).
I4 - Michelsen (2008) propõe avaliar a biodiversidade indiretamente a partir de três fatores: a
escassez do ecossistema (ES), vulnerabilidade do ecossistema (EV) (Weidema e Lindeijer,
2001) e as condições para a manutenção da biodiversidade (CMB), sendo a qualidade em um
determinado local e tempo podendo ser avaliada como um produto desses três fatores.
Q = ES x EV x CMB
De acordo com o autor, os indicadores sobre escassez e vulnerabilidade dos ecossistemas dão
informações sobre o valor intrínseco da biodiversidade de uma área. Por outro lado, o
indicador relativo às Condições para Manutenção Biodiversidade (CMB) fornece informações
sobre as condições atuais do ecossistema, avaliadas segundo a condição da biodiversidade da
área, ou seja, intacta ou reduzida.
CMB é um índice composto por indicadores conhecidos por serem importantes para a
biodiversidade e para se chegar ao índice para as condições da biodiversidade mantida o autor
sugere a identificação de fatores chave (KF) (Larsson, 2001).
Segundo Souza (2010) o autor dentre 17 fatores-chave (KFi) identificados apenas três são
inicialmente apontados para se avaliar as florestas da Europa. Sendo: a quantidade de madeira
em decomposição; a percentagem de áreas abandonadas e a introdução de espécies de árvores
exóticas, assim sendo, cada fator-chave é analisado de acordo com dois parâmetros e para
cada um desses, é construída uma escala de pontuação numérica, que consiste em 0 = a nenhum
impacto, 1 = leve impacto, 2 = impacto moderado e 3 = maior impacto.
I5 - O indicador proposto por Schmidt (2008) avalia a riqueza de espécies de plantas
vasculares por área ocupada e transformada e pode ser determinado a partir de curvas de
espécie x área. Para tanto, o número de espécies afetadas por área padrão, estimada em 100m2
é multiplicado pela duração da ocupação. Já o tempo de renaturalização da terra associado a
um fator de vulnerabilidade do ecossistema.
I6 - Kollner (2003) estabelece uma relação entre o uso da terra e a qualidade ambiental e para
isso utiliza como indicadores a diversidade de espécies de plantas vasculares, associada aos
diferentes tipos de uso da terra e a um fator de vulnerabilidade do ecossistema.
Köllner (2003) citado por Souza (2010) propõe a modelagem de impactos do uso da terra,
segundo a diversidade de espécies. Para tanto, são definidos fatores de caracterização para as
escalas local e regional, para 30 tipos de uso da terra e oito diferentes intensidades de uso.
O dano total ao ecossistema, resultante das análises de dano regional e local, é finalmente
expresso através da perda da diversidade de espécies de plantas vasculares que ocorrem em
certa região, o autor utiliza o termo “regional species pool” para expressar o conjunto de
espécies de uma determinada região.
I7 - O especialista 8 propõe um indicador com base na Complexidade estrutural dos
ecossistemas, conforme destacam MacArthur & MacArthur (1961) cujos estudos mostram a
existência de uma relação positiva entre a diversidade de aves e habitat complexidade
estrutural. De acordo com a hipótese da complexidade do hábitat "(Simpson 1949) tem sido
geralmente assumida uma ligação entre as oportunidades de nicho e a diversidade local de
espécies (August, 1983).
Em uma recente revisão sobre os estudos que avaliam a relação da heterogeneidade de habitat
e a diversidade de espécies, Tews et al. (2004) mostrou que a maioria das pesquisas sobre o
tema relatou a existência de relações positivas, e as variações sobre este resultado podem ser
atribuídas, principalmente, a dois fatores: a diferenças na maneira como as diferentes espécies
ou grupos biológicos percebem seus habitats, e a escala na qual os estudos são desenvolvidos
(Atauri & Lucio, 2001).
I8 - O especialista 11 propôs um indicador modificado baseado nos critérios para indicação de
Hotspots (Myers 2000) e no indicador proposto por Weidema e Lindeijer (2001). O indicador
para avaliar a perda de diversidade será é a riqueza de espécies x escassez do ecossistema x
vulnerabilidade do ecossistema.
Riqueza de espécies: número total de espécies de plantas vasculares na área (Sr)/Srmin
Escassez do ecossistema: 1/ proporção de área remanescente do ecossistema
Vulnerabilidade: número de espécies endêmicas e (ou) ameaçadas/número total de espécies.
I9 - O especialista 2 propõe a construção de um indicador com base parâmetros relacionados a
espécies e ecossistemas. A escala de resolução espacial do modelo é para escorregões
brasileiras, definidas segundo (OLSON et al. 2001).
Em relação a espécies, foram considerados o grau de endemismo e o grau de ameaça, para
cada uma das ecorregiões brasileiras. O grau de ameaça é obtido através da Lista Vermelha de
espécies em extinção, segundo a IUCN (2001). No que tange aos ecossistemas, foram
definidos o grau de escassez e o grau de vulnerabilidade da ecorregião.
Ao contrário de outros modelos em ACV, a autora utiliza dados de riqueza de espécies de
vertebrados pertencentes a quatro classes do filo chordata: (i) Mammalia (mamíferos); (ii)
Reptilia (répteis); (iii) Aves; e (iv) Amphibia (anfíbios), disponibilizados pelo WWF (2009).
Os tipos de uso da terra empregados foram àqueles definidos pelo IBGE (IBGE, 2006). A
distinção entre os impactos de transformação e ocupação é realizada segundo Milà i Canals et
al. (2007) e Weidema e Lindeijer (2001). Como referência para a comparação dos impactos
resultantes do uso da terra, Souza (2010) utiliza a situação próxima do natural, definida por
cenários de recuperação da terra: a vegetação natural potencial. Os tempos de recuperação
estimados para cada um dos biomas do Brasil são estimados, baseado em Köllner (2003
Referências
ATAURI, José A.; LUCIO, José V. de (2001) The role of landscape structure in species
richness distribution of birds, amphibians, reptiles and lepidopterans in Mediterranean
landscapes. Landscape Ecology, 16, 147–159.
AUGUST, Peter V. (1983). The role of habitat complexity and heterogeneity in
structuring tropical mammal communities. Ecology, 64, 1495–1507.
IBGE, Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Manual Técnico de Uso da
Terra. Rio de Janeiro: IBGE, 2006. (Manuais Técnicos em Geociências, 7). Disponível em:
ftp://geoftp.ibge.gov.br/documentos/recursosnaturais/usodaterra/manualusodaterra.pdf>.
Acesso em: 23 fev. 2010.
ISO. 2000. ISO 14042:2000. Environmental management. Life cycle assessment. Life
Cycle impact assessment. International Organisation for Standardisation (ISO).
(Switzerland).IUCN. International Union for Conservation of Nature. IUCN Red List
Categories and Criteria. Version 3.1. Gland: IUCN Species Survival Commission, 2001.
Disponível
em:
<http://www.iucnredlist.org/technical-documents/categories-andcriteria/2001-categories-criteria>. Acesso em: 10 out 2009.
KÖLLNER, Thomas. Land Use in Product Life Cycles and Ecosystem Quality. Frankfurt
am Main: Peter Lang, 2003. 271 p.
LINDEIJER, Erwin. 2000b. Biodiversity and life support impacts of land use in LCA.
Journal of Cleaner Production 8: 313-319, 2000.
MACARTHUR, Robert H.; MACARTHUR, JohnW. (1961). On bird species diversity.
Ecology, 42, 594–598.
MILÀ I CANALS, Llorenç,. (2003): Contributions to LCA Methodology for Agricultural
Systems: Site-dependency and soil degradation impact assessment. PhD thesis,
Barcelona, Spain, Autonomous University of Barcelona. Available at http://www.tdx.cesca.es/
TDX-1222103-154811/
MILÀ I CANALS, Llorenç, et al. Key elements in a framework for land use impact
assessment within LCA. International Journal of Life Cycle Assessment, v. 12, n. 1, p. 515. 2007.
OLSON, David M., et al. Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on earth.
BioScience, v. 51, n. 11, p. 933-938. 2001.
SCHENCK, Rita.C. 2001. Land Use and Biodiversity Indicators for Life Cycle Impact
Assessment.
Int.
J.
LCA
6(2):
114
–
117.
disponível
em
http://www.springerlink.com/content/346068w2l142229/ acesso em 08/04/2009
SCHENCK, Rita. C. Testing LCA indicators for biodiversity. Institute for Environmental
Research and Education, USA. 2006. Expert Workshop on Definition of Best Indicators for
Biodiversity and Soil Quality for Life Cycle Assessment (LCA). Proceedings and Conclusions
Guildford, 12-13 June 2006. CES Working Paper 2006.
Disponível em: http://www.soc.surrey.ac.uk/ias/workshops/DEFNBEST/report.php.
SCHILLING, Ana Cristina. Amostragem da diversidade de espécies arbóreas em florestas
tropicais: padrões e limitações de algumas medidas. Tese apresentada para obtenção do título
de Doutor em Recursos Florestais. USP/ESALQ Piracicaba 2007.
SCHMIDT, Jannick .H (2008b), Development of LCIA Characterisation Factors for Land
Use Impacts on Biodiversity. Journal of Cleaner Production, 16(18), 1929–1942.
SIMPSON, Edward.Hugh. (1949) Measurement of diversity. Nature, 163, 688.
SOUZA, Danielle Maia de. Proposta de um modelo de caracterização de impactos do uso
da terra, segundo indicadores de biodiversidade, em AICV: cálculo de fatores de
caracterizacao, para ecorregioes brasileiras. 2010. XXXf. Tese (Doutorado em Engenharia
Ambiental) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Universidade Federal
de Santa Catarina. Florianópolis, 2010.
WEIDEMA, Bo P.; LINDEIJER, Erwin. Physical impacts of land use in product lifecycle
assessment: Final report of the EURENVIRONLCAGAPS sub-project on land use.
Lyngby: Department of Manufacturing Engineering and Management,Technical University of
Denmark, 2001 (EUREKA Project EU-1296, IPL-033-01).
WWF. World Wildlife Fund. WWF Species Finder.
<http://gis.wwfus.org/wildfinder/>. Acesso em: 24 jun. 2010.
2009.
Disponível
em:
APÊNDICE D - ESPECIALISTAS PARTICIPANTES DA CONSULTA DELPHI
APÊNDICE E - RETORNO DA 1ª RODADA DELPHI
Att:
Prezado Senhor,
Agradecemos a sua participação como um dos especialistas da área de Dendê na
consulta Delphi do Projeto de Mestrado intitulado “Impactos Ambientais da Produção de
Biodiesel de Dendê no Estado da Bahia: Aplicação de Indicadores de Uso da Terra na
Avaliação do Ciclo de Vida (ACV)”, com o objetivo de orientar a escolha do(s) melhor(es)
indicador(es) de perda de biodiversidade para aplicação em Avaliação de Impactos do Ciclo
de Vida (AICV) na categoria ambiental uso da terra (Land use).
A consulta Delphi prevê a possibilidade de realização de mais de uma rodada, até que
os objetivos previstos na pesquisa sejam alcançados. Tendo como base para sua reavaliação,
estou enviando um retorno sintético da rodada anterior, onde foram consultados 22
especialistas de quatro áreas de conhecimento, tendo obtido retorno de 16 respondentes. Nesta
2ª rodada o Senhor terá oportunidade de reavaliar sua posição frente a opinião média de todos
os especialistas e dos especialistas da sua área de conhecimento.
Esperando
continuar
contando
com
antecipadamente a sua atenção e disponibilidade,
Atenciosamente,
Rita de Cássia Silva Braga e Braga
sua
preciosa
colaboração,
agradeço
1. Síntese dos resultados preliminares da 1ª rodada
Após receber o retorno dos questionários, os dados foram tabulados e analisados em conjunto,
considerando uma comparação entre a avaliação do especialista 16 (Dr. José Stanley com os
valores médios do grupo de especialistas em dendê e com todos os especialistas estão
apresentados nas Figuras 1 e 2.
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
Especial ista
0,50
Dendê
0,40
Todas as áreas
0,30
0,20
0,10
0,00
I1
I2
I3
I4
I5
Figura 1: Comparação entre a avaliação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade - IA) dos
indicadores de biodiversidade do especialista 16 com a média do grupo e de todas as áreas por
indicador (variando de 0 (não aplicável) até 1 (aplicável)).
Observa-se na Figura 1, que o IA proposto pelos especialistas em Dendê não apresentou
variação significativa se comparado à média de todos os especialistas para I1, I2, I3, e I4, sendo o
I5 o maior IA. Enquanto a avaliação do especialista 16 foi nitidamente superior para todos os
cinco indicadores. Considerando todas as áreas no seu conjunto (dezesseis especialistas) o IA
não indicou favorecimento de nenhum indicador em específico, variando entre 60 e 70% para
todos os cinco indicadores. Os especialistas em dendê indicaram o favorecimento do I5
ficando com um índice acima de 80%, enquanto o Especialista 16 foi claramente favorável a
todos os cinco indicadores variando entre 80 - 90%.
Especialista
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
Dendê
Todas as áreas
Represent.
Measurab.
Consist.
Applicab.
Local Depend.
Scale
Transferab.
Figura 2: Comparação entre a avaliação da aplicabilidade (Índice de Aplicabilidade – IA) dos
indicadores de biodiversidade do especialista 16 com a média do grupo e de todas as áreas por
critério (variando de 0 (não aplicável) até 1 (aplicável)).
Observa-se na Figura 2, que o IA proposto pelos especialistas em dendê foi ligeiramente
superior ao da média de todos os especialistas para os critérios (Mensurabilidade,
Consistência e Escala), ligeiramente inferior para os critérios Aplicabilidade e Dependência
local e para os critérios (Representatividade e Transferabilidade, não houve variação. O IA
do especialista 16 foi nitidamente superior para os critérios Representatividade,
Mensurabilidade, Consistência Dependência Local e Escala (100%),equilibrado para os
critérios Aplicabilidade e Transferabilidade (50 - 70%) , Considerando todas as áreas no seu
conjunto (dezesseis especialistas) o IA indicou a Dependência local como o critério com
maior aplicabilidade (~75%), divergindo com a avaliação dos especialistas em dendê que o IA
indicou os critérios Mensurabilidade e Escala (~ 80 - 90%) e do especialista 16 que indicou
os critérios Representatividade, Mensurabilidade, Consistência Dependência Local e Escala
(100%) e foi desfavorável ao critério Aplicabilidade com IA 50%.
2. 2ª Rodada da consulta Delphi
2.1 Orientações para avaliação dos indicadores:
3. Dentre os 05 (cinco) indicadores propostos inicialmente (Quadro 1), mais 03 (três)
indicadores incluídos a partir da 1ª rodada, avalie, com base nos critérios propostos
por (Milá i Canals, 2003), o(s) indicador(es) mais apropriados para avaliar a perda da
biodiversidade.
4. Além da escolha do(s) indicadores, o (a) Sr(a) pode comentar sobre qualquer aspecto
relativo à pesquisa?
Quadro 2. Matriz para seleção dos indicadores do especialista 16 – 2ª Rodada
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Representativeness
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Measurability
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Consistency
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Applicability
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Local Dependency
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Scale
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Transferability
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
Indicators
Criteria
Legenda: 0 = não aplicável; 1 = parcialmente aplicável; 2 = aplicável
APÊNDICE F - ANÁLISES ESTATÍSTICAS
Indicador I (I1)
Resultados
Tamanho da amostra (n) = 13
Número de sinais positivos = 5
Número de sinais negativos =
Número de escores empatados =
p (Binomial) =
0.5000
Poder do teste =
0.5000
4
4
Indicador II (I2)
Resultados
Tamanho da amostra (n) = 13
Número de sinais positivos = 5
Número de sinais negativos =
Número de escores empatados =
p (Binomial) =
0.5000
Poder do teste =
0.5000
4
4
Indicador III (I3)
Resultados
Tamanho da amostra (n) = 13
Número de sinais positivos = 5
Número de sinais negativos =
Número de escores empatados =
p (Binomial) =
0.6230
Poder do teste =
0.6241
5
3
Indicador IV (I4)
Resultados
Tamanho da amostra (n) = 13
Número de sinais positivos = 5
Número de sinais negativos =
Número de escores empatados =
p (Binomial) =
0.5000
Poder do teste =
0.5000
6
2
Indicador V (I5)
Resultados
Tamanho da amostra (n) = 13
Número de sinais positivos = 6
Número de sinais negativos =
Número de escores empatados =
p (Binomial) =
0.2539
Poder do teste =
0.7475
3
4