Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Estudo de Baixo Carbono para o Brasil
Emissões Associadas à Mudanças do Uso do Solo
Tema A
Relatório Técnico
Equipe Técnica: Britaldo S. Soares Filho, CSR‐UFMG Letícia Hissa 2010
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Sumário
Lista de Figuras....................................................................................................................3
Lista de Tabelas...................................................................................................................5
Lista de Anexos....................................................................................................................5
Lista de Anexos Eletrônicos................................................................................................5
1.
Introdução: objetivos, alcance e contexto do estudo.....................................................7
2.
Metodologia e dados utilizados...................................................................................11
2.1. Metodologia para o cálculo das áreas disponíveis para expansão agrícola..........12
2.2. Desenvolvimento do modelo de simulação de mudanças no uso da terra
(SIMBRASIL)......................................................................................................15
2.3. Desenvolvimento do modelo para o cálculo de emissões....................................23
3.
Resultados....................................................................................................................26
3.1. Cenário de Referência...........................................................................................26
3.1.1. Mudanças no uso da terra no cenário de Referência..................................26
3.1.2. Desmatamento no cenário de Referência...................................................37
3.1.3. Emissões sob o cenário de Referência.......................................................38
3.2. Cenário de Baixo Carbono....................................................................................41
3.2.1. Mudanças no uso da terra no cenário de Baixo Carbono...........................41
3.2.2. Desmatamento no cenário de Baixo Carbono............................................51
3.2.3. Emissões sob o cenário de Baixo Carbono................................................53
4.
Opções de mitigação das emissões ou seqüestro.........................................................56
4.1. Políticas vigentes..................................................................................................56
4.2. Sugestão de políticas mitigadoras e custos associados.........................................62
5.
Referências...................................................................................................................66
6.
Anexos.........................................................................................................................69
7.
Relação de Acrônimos.................................................................................................71
Lista de Figuras
Figura 1-1. Biomas Brasileiros. .......................................................................................... 6
Figura 1-2. Taxas de desmatamento na Amazônia (1988-2007 – milhares de km²) .......... 7
Figura 1-3. Frações globais de emissões de CO2 equivalente ............................................ 8
Figura 1-4. Estoque de carbono na Amazônia. ................................................................... 8
Figura 2-1. Arquitetura do estudo LULUCF, destacando os componentes sob responsabilidade da
UFMG. ................................................................................................................................ 9
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-2. Metodologia para o cálculo das áreas disponíveis para expansão agrícola no Brasil 10
Figura 2-3. Mapas representando as Áreas de impedimento e Uso da terra para o Brasil 11
Figura 2-4. Áreas com e sem impedimentos para expansão, por classe de uso/ cobertura do solo no
Brasil (2006). .................................................................................................................... 12
Figura 2-5. Exemplo de base de dados preparada para as simulações de mudança de uso e cobertura da
terra. .................................................................................................................................. 12
Figura 2-6. Aptidão Agrícola para os principais cultivos no Brasil. ................................ 13
Figura 2-7. Evolução da demanda por terra por cultivos – Brasil (2006-2030) – Cenário de referência.
........................................................................................................................................... 15
Figura 2-8. Primeira parte do modelo espacialmente explícito de mudanças no uso e cobertura da terra –
Alocação de terras. ............................................................................................................ 16
Figura 2-9. O modelo espacialmente explícito de mudanças no uso e cobertura da terra – Simulação da
mudança do uso do solo. ................................................................................................... 16
Figura 2-10. Medidas mitigadoras para construção do Cenário de Baixo Carbono. ........ 19
Figura 2-11. Evolução da demanda por terra por cultivos – Brasil (2006-2030) – cenário Baixo Carbono
........................................................................................................................................... 20
Figura 2-12. Função logística de seqüestro de biomassa que usa como parâmetros: potencial local de
biomassa e idade da vegetação. Potencial local nesse exemplo igual a 100 t/hec. ........... 21
Figura 2-13. Dados de Emissão/ Seqüestro para os anos do estudo por cultura (Mg CO2 eq/ ha/ ano)
........................................................................................................................................... 22
Figura 2-14. Arquitetura do modelo de contabilidade das emissões pelo uso e mudança no uso da terra.
........................................................................................................................................... 22
Figura 3-1. Dinâmica das áreas da cultura de cana-de-açúcar no cenário de Referência (2010 -2030).
........................................................................................................................................... 25
Figura 3-2. Dinâmica das áreas de cultura de algodão no cenário de Referência (2010-2030).
26
Figura 3-3 - Dinâmica das áreas de cultivo de Arroz para o Cenário de Referência (2010-2030). 27
Figura 3-4 . Dinâmica das áreas de cultivo de Feijão para o Cenário de Referência (2010-2030). 28
Figura 3-5 - Dinâmica das áreas de Floresta de produção para o Cenário de Referência (2010-2030).
........................................................................................................................................... 29
Figura 3-6 - Dinâmica das áreas de cultivo de Milho para o Cenário de Referência (2010-2030). 30
Figura 3-7 - Dinâmica da cultura de Soja para o Cenário de Referência (2010-2030). ... 31
Figura 3-8 - Dinâmica das áreas de pastagens para o cenário de Referência (2010-2030).32
Figura 3-9 - Dinâmica do desmatamento nos três principais biomas brasileiros sob o cenário de
referência (km² p/ ano). ..................................................................................................... 33
Figura 3-10. Desmatamento sob o Cenário de Referência (2010-2030). ......................... 33
Figura 3-11 - Emissões e seqüestros dos três setores principais sob o cenário de referência34
Figura 3-12. Emissões e seqüestros do uso da terra sob o cenário de referência ............. 34
Figura 3-13 – Seqüestros pela vegetação nativa, capoeiras e silvicultura sob o cenário de referência
........................................................................................................................................... 35
Figura 3-14 – Emissões por mudança no uso da terra sob o cenário de referência .......... 35
Figura 3-15. Dinâmica das áreas de cultura de algodão sob o cenário de Baixo Carbono (2007-2030).
........................................................................................................................................... 37
Figura 3-16. Dinâmica das áreas de cultura de arroz sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030).
........................................................................................................................................... 38
Figura 3-17. Dinâmica das áreas de cultura de cana de açúcar sob o cenário de Baixo Carbono (20102030). ................................................................................................................................ 39
Figura 3-18. Dinâmica das áreas de culturas de Feijão sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
........................................................................................................................................... 40
Figura 3-19. Dinâmica das florestas de produção sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030) 41
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-20. Dinâmica das culturas de Milho sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
42
Figura 3-21. Dinâmica das pastagens sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030) ...... 43
Figura 3-22. Dinâmica das culturas de soja no cenário de baixo carbono (2010-2030) ... 44
Figura 3-23. Regeneração florestal – Cenário de Baixo Carbono .................................... 45
Figura 3-24. Desmatamento acumulado nos cenários de referência e de baixo carbono. 46
Figura 3-25 - Evolução do desmatamento no cenário de baixo carbono (Milhares de hectares p/ ano)
........................................................................................................................................... 46
Figura 3-26 Desmatamento para o cenário de referência (RS) e de baixo carbono (LCS)47
Figura 3-27 – Emissões e seqüestros dos três setores principais sob o cenário de baixo carbono 48
Figura 3-28 – Comparação entre as emissões totais no cenário de referência (RS) e baixo carbono (LCS)
........................................................................................................................................... 48
Figura 3-29 – Emissões e seqüestros do uso da terra sob o cenário de baixo carbono ..... 48
Figura 3-30 – Seqüestros pela vegetação nativa, capoeiras e silvicultura sob o cenário de baixo carbono
........................................................................................................................................... 49
Figura 3-31 – Emissões por mudança no uso da terra sob o cenário de baixo carbono. .. 49
Figura 4-1. Identificação de padrões de degradação florestal na Amazônia no âmbito do programa
DEGRAD. ......................................................................................................................... 51
Figura 4-2. Metodologia para estimativa do custo do carbono florestal e elaboração da curva de
abatimento. ........................................................................................................................ 55
Figura 4-3. Custo do carbono florestal na Amazônia de acordo com estudo de custo de oportunidade
........................................................................................................................................... 56
Figura 4-4. Retorno potencial de um mercado REDD a ser obtido pelas reduções evitadas56
Lista de Tabelas
Tabela 1-1. Uso do solo no Brasil entre 1990 e 2005: ........................................................ 6
Tabela 1-2. Risco de extinção das espécies florestais arbóreas no Brasil em 2000............ 7
Tabela 2-1. Descrição da base desenvolvida para implementação do modelo de mudanças de uso da
terra. .................................................................................................................................. 12
Tabela 4-1–Panorama das Áreas Protegidas no bioma amazônico e participação do ARPA.
50
Tabela 4-2 – Recursos do INPE para Monitoramento por satélite da Amazônia ............. 51
Tabela 4-3. Benefícios e Perdas da implantação de Sistema de Gestão de Florestas Públicas
52
Tabela 4-4 – Resumo dos gastos previstos para serviços em Gestão Pública de Florestas em 2009.
........................................................................................................................................... 53
Lista de Anexos
Anexo 1. Dados utilizados para cálculo do Mapa de Impedimento ................................. 59
Anexo 2. Dados utilizados para cálculo do Mapa de Cobertura e Uso da Terra .............. 59
Anexo 3. Reclassificação dos dados do PROBIO ............................................................ 59
Anexo 4. Classes de aptidão agrícola ............................................................................... 60
Anexo 5. Estoque de carbono e dados de emissão/ sequestro .......................................... 60
Lista de Anexos Eletrônicos
Anexo eletrônico 1. Cálculo de áreas de impedimento.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. (www.csr.ufmg.br/simbrasil/impedimento).
Anexo eletrônico 2. Áreas com e sem impedimento por microrregião, bioma e classe de uso da terra – Região Centro Oeste.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/centro_oeste_impedimento).
Anexo eletrônico 3. Áreas com e sem impedimento por microrregião, bioma e classe de uso da terra – Região Nordeste.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/nordeste_impedimento).
Anexo eletrônico 4. Áreas com e sem impedimento por microrregião, bioma e classe de uso da terra – Região Norte.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/norte_impedimento).
Anexo eletrônico 5. Áreas com e sem impedimento por microrregião, bioma e classe de uso da terra – Região Sudeste.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/Sudeste_impedimento).
Anexo eletrônico 6. Áreas com e sem impedimento por microrregião, bioma e classe de uso da terra – Região Sul.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/sul_ impedimento).
Anexo eletrônico 7. Resultado do modelo de uso da terra – comparação do desmatamento (resultado total e por microrregião
para os dois cenários).
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/desmatamento).
Anexo eletrônico 8. Resultado do modelo de emissões para o cenário de Referência.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/emissoes_referencia).
Anexo eletrônico 9. Resultado do modelo de emissões para o cenário de Baixo Carbono.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/emissoes_baixo_carbono).
Anexo eletrônico 10. Resultado do modelo de emissões para o cenário de Referência por estado.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/emissao_referencia_estado).
Anexo eletrônico 11. Resultado do modelo de emissões para o cenário de Baixo Carbono por estado.
(www.csr.ufmg.br/simbrasil/emissao_baixo_carbono_estado).
Anexo eletrônico 12. Modelo de mudanças de uso da terra para o Brasil – SIMBRASIL
(www.csr.ufmg.br/simbrasil).
1. Introdução: Objetivos, Alcance e Contexto do Estudo
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. O Brasil possui a maior extensão de florestas tropicais do mundo (representando 56% do território nacional – tabela 1.1). Há
uma grande diversidade de formações florestais ao longo do território brasileiro, distribuídas em seus seis Biomas (figura 1.1
e tabela 1.1), sendo as principais as florestas tropicais (densas e abertas), que ocorrem principalmente no norte, florestas de
araucária que ocorrem no sul, florestas estacionais (deciduais e semi-deciduais) que ocorrem principalmente no sudeste,
floresta tropical atlântica com distribuição costeira, matas de Caatinga no nordeste, campinaramas no noroeste do estado de
Amazonas e em Roraima, savanas e formações florestais diversas do Cerrado na região Central do País e florestas de
produção que representam 1% da cobertura florestal do Brasil, inseridas principalmente no Bioma Mata Atlântica. Possuindo
a maior biodiversidade do planeta, suas florestas são vitais para manutenção do equilíbrio ambiental em escalas regional e
global, como a manutenção do regime de chuvas, fluxo de água doce, conservação da biodiversidade, preservação das
culturas tradicionais e mitigação das mudanças climáticas.
Tabela 1-1. Uso do solo no Brasil entre 1990 e 2005:
Fonte:
(2006).
IBGE
Tipo
Florestas
Outros Usos (agrícolas, pecuária,
urbano, infra-estrutura, etc);
Lâminas D’água
Total
1990 (mil km²)
5.200,27
3.155,29
2000 (mil km²)
4.932,13
3.423,43
2005 (mil km²)
4.776,98
3.578,58
195,32
8.514,88
159,32
8.514,88
159,32
8.514,88
Figura 1-1. Biomas Brasileiros.
Fonte: Ministério do Meio Ambiente
Contudo, as florestas brasileiras vêm passando por uma rápida conversão para outros usos (cerca de 420 mil km² nos últimos
20 anos1). A Amazônia perdeu cerca de 18%, um total de 720 mil km², de sua floresta original entre 1970 e 2007 (INPE,
2009), o Cerrado cerca de 20% da sua área original entre 1990 e 2005 e a Mata Atlântica cerca de 8% no mesmo período
(SOSMA, 2005). Dada a dimensão continental da área envolvida e a complexidade do território brasileiro, há uma
diversidade de causas e processos envolvidos na conversão da cobertura de vegetação nativa. De modo geral, o
desmatamento no bioma Cerrado durante o período supracitado é atribuído à expansão do cultivo de grãos e da pecuária
(Machado et al., 2004; Eva et al., 2004; Ferreira et al., 2007), enquanto o desmatamento no bioma Mata Atlântica no mesmo
intervalo teria ocorrido em função de processos de especulação imobiliária e do crescimento desordenado de grandes centros
urbanos (Texeira et al, 2009). No tocante à Amazônia, as causas do desmatamento são complexas (Soares-Filho et al. 20082)
e envolvem fatores socioeconômicos e políticos inter-relacionados em escalas regional, nacional e global (Soares-Filho et al.,
2005; Nesptad et al. 2006). Entre as principais causas do desmatamento na Amazônia, consideram-se, originalmente, as
políticas de colonização da região e os incentivos fiscais para o desenvolvimento de atividades que deflagraram intenso fluxo
migratório para a Amazônia. Posteriormente, outros processos passaram a atuar (Soares-Filho et al., 2008), sendo eles a
expansão do mercado internacional de produtos agropecuários apoiado pela valorização do Real frente ao Dólar, avanço da
exploração madeireira e pecuária, expansão do agronegócio, desenvolvimento da infra-estrutura com a abertura e
1
Cerca de 28,4 mil km²/ ano;
Soares-Filho, B.S. et al. Nexos entre as dimensões socioeconômicas e o desmatamento: a caminho de um modelo integrado.. In: Mateus
Batistella; Diogenes Alves; Emilio Moran,. (Org.). Amazônia. Natureza e Sociedade em Transformação. 1 ed. São Paulo: Edusp, 2008, v.
1.
2
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. pavimentação de estradas, ausência e ineficácia de políticas estatais, incapazes de coibir o desmatamento ilegal e de
regularizar a posse da terra na região (Soares-Filho et al.,2008).
Figura 1-2. Taxas de desmatamento na Amazônia (1988-2007 – milhares de km²)
Fonte: INPE
Não obstante, recentemente, foi registrada para a Amazônia, uma redução nas taxas anuais de desmatamento (INPE, 2009) –
figura 1.2 – que em linhas gerais pode ser atribuída a uma recente retração do mercado agropecuário, mas, sobretudo ao
aumento das medidas de monitoramento e fiscalização ao desmatamento por parte do Estado em conjunto com a criação de
cerca de 640 mil km² de áreas protegidas na região (Soares Filho, 2008b).
Como resultado dessas vastas mudanças, um grande patrimônio em recursos florestais se encontra ameaçado. A tabela 1.2
detalha o risco de extinção de espécies florestais no Brasil. Nesse sentido, estudos recentes demonstraram o risco de colapso
ambiental, caso haja continuidade da tendência de desmatamento observada no início dessa década (Soares-Filho et al., 2006;
Nepstad et al., 2008). Usando uma simulação de desmatamento que incorpora a tendência histórica entre 1997-2002 ao efeito
do asfaltamento de uma série de estradas, Soares-Filho et al. (2006) apontaram que poderia se esperar para 2050 uma perda
de até 40% das florestas remanescentes amazônicas (Soares-Filho et al., 2005; Soares-Filho et al., 2006).
Tabela 1-2. Risco de extinção das espécies florestais arbóreas no Brasil em 2000
Tipos
Não ameaçadas de extinção
Criticamente ameaçadas
Ameaçadas
Vulneráveis
Total
Quantidade
7.559
34
100
187
7.880
%
95,9%
0,4%
1,3%
2,4%
100,0%
Fonte: FAO (2005).
O impacto do potencial de desmatamento futuro sobre a biodiversidade e outros serviços ambientais da Amazônia poderá ser
dramático. Estima-se, por exemplo, que das 382 espécies de mamíferos analisadas por Soares Filho et al. (2006), um quarto
perderá mais de 40% da sua área de distribuição geográfica. Aliado às perdas de biodiversidade, existe ainda uma perda
significativa dos serviços ambientais. As florestas contribuem para a manutenção do ciclo hidrológico, a qualidade da água
dos mananciais e a ciclagem de nutrientes, além do controle dos processos erosivos. A perda de cobertura florestal está
diretamente associada à redução desses indicadores. Em relação à perda de serviços ambientais em escalas regional e global,
o desmatamento nessa escala provocará a redução do regime de chuvas regionais (Nobre et al., 1991; Sampaio et al., 2007,
Silva et al., 2008), alteração no regime dos principais rios amazônicos (Coe et al., 2009) e grande impacto no clima global
(Houghton, 2005). Soma-se a isso o efeito do aquecimento global que poderá induzir na região amazônica estações secas
mais prolongadas (Malhi et al., 2008) e o aumento na freqüência e intensidade de fenômenos climáticos como El Niño (Cox
et al., 2004; Marengo et al., 2008), os quais favorecem a ocorrência de extensivos incêndios florestais (Nepstad et al., 1999),
gerando, portanto, complexas interações que poderão levar as florestas remanescentes na Amazônia a um vicioso ciclo de
degradação (Nobre et al., 1996; Nepstad et al., 2008).
O papel das florestas no tocante à emissão de CO2, principal gás contribuinte para o efeito estufa, é central, uma vez que elas
constituem grandes repositórios de carbono. Estima-se que as florestas brasileiras estoquem um total cerca de 54 bilhões de
toneladas de carbono. Nesse contexto, o desmatamento no Brasil é o processo que mais contribui para emissão de CO2,
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. totalizando de 70% das emissões nacionais. A contabilidade das emissões do desmatamento leva o Brasil a ocupar o quinto
lugar da lista de paises emissores, representando 5% do total mundial (Figura 1-3) (CAIT_WRI, 2007).
Malaysia 2%
Others 35%
Germany 2%
Japan 3%
India 4%
United States of
America 15%
Russian Federation 5%
Brazil 5%
Indonesia 7%
European Union (25)
11%
China 11%
Figura 1-3. Frações globais de emissões de CO2 equivalente
Fonte: CAIT-WRI, 2007
Portanto, emissões por desmatamento, intensas em países em desenvolvimento como o Brasil, são extremamente importantes
no contexto global, já que representam de 7 a 28% das emissões humanas, podendo representar de 0.4 a 2.4 bilhões de
toneladas de carbono por ano e mesmo a chegar a 3 bilhões de toneladas em anos de severa seca, devido a ocorrência de
extensivos fogos florestais (Nepstad et al. (2007). Para ilustrar, projeções apontam que a prevalência de um cenário de
intenso desmatamento na Amazônia poderá acarretar em cerca de 117±30 bilhões de toneladas de emissão de CO2 para a
atmosfera até 2050 (Soares Filho et al., 2006), um volume equivalente a mais de três anos de emissões globais, tendo como
base o ano de 20003.
Estima-se que a
Floresta Amazônica
estoque, em seus 3.3
milhões de km² de
47 a 49 bilhões de t./
C.
Figura 1-4. Estoque de carbono na Amazônia.
Fonte: Saatchi et al (2007).
Portanto, devido ao perfil das emissões brasileiras, se torna extremamente relevante a modelagem de cenários plausíveis de
mudanças do uso da terra em conjunto com suas medidas mitigadoras, custos, eficácia e potencial de redução de suas
emissões advindo da aplicação de medidas mitigadoras. É nesse contexto que o presente estudo se insere, construindo um
modelo nacional de uso e mudanças no uso da terra (SIMBRASIL) e a contabilidade de suas emissões de CO2. Foram
modelados dois cenários, um denominado de Cenário de Referência e o outro Cenário de Baixo Carbono. Para o Cenário de
Referência, considerou-se, no que diz respeito ao desmatamento, uma conjuntura que deu continuidade às tendências e
dinâmicas de expansão das culturas agrícolas e outros usos da terra no Brasil, independente das conseqüências dessas sobre o
desmatamento, que sem limitações, ultrapassaria a barreira da legalidade (gerando passivos ambientais). Esse cenário foi
utilizado como base para a construção do Cenário de Baixo Carbono, no qual se insere essa preocupação, e objetiva, portanto,
uma redução do desmatamento através da diminuição das demandas por terra para expansão agrícola e pecuária, e que por
definição não poderia gerar desmatamentos além da barreira legal. Através da redução do desmatamento, bem como a
3
As emissões globais de CO2 atingiram 33 bilhões de toneladas em 2000, o que equivale aproximadamente a nove bilhões de
toneladas de carbono (CAIT-WRI, 2008).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. recuperação de passivos ambientais pelo restauro florestal, haverá, portanto uma redução das emissões de GEE no Cenário de
Baixo Carbono quando comparado ao Cenário de Referência. Especificamente, o estudo possui os seguintes objetivos:
1) Estimar a disponibilidade de áreas para expansão agropecuária no Brasil, tendo como parâmetro a ocorrência de
impedimentos biofísicos e legais para esse processo.
2) Tendo como base esta disponibilidade de terras, simular as mudanças de uso da terra sob dois cenários (modelo
espacialmente explícito de mudanças do uso da terra), a saber:
a. Cenário de Referência (2010-2030)
b. Cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
3) Calcular os valores de emissão/seqüestro de CO2 decorrentes das mudanças de uso da terra simuladas para os dois
cenários modelados.
4) Com base nos resultados obtidos, propor ações de mitigação do desmatamento, objetivando reduzir os impactos em
termos de suas emissões residuais no Cenário de baixo carbono.
2. Metodologia e Dados Utilizados
O presente estudo está integrado em um contexto mais amplo, articulado a outros estudos desenvolvidos no grupo LULUCF,
e tendo recebido dados e informações desses para geração do modelo integrado (Fig. 2.1). Essa integração se deu através da
transferência dos dados e discussões realizadas nas diversas oficinas e conferências, nas quais os pesquisadores entraram em
acordo acerca das premissas a serem tomadas. Nesse sentido, a etapa 1, sob responsabilidade da UFMG, na qual foi realizado
o cálculo das áreas disponíveis para expansão agrícola, foi vital para as projeções de expansão agrícola do ICONE, cuja
trajetórias foram espacializadas pelo modelo de simulação. Finalmente, com relação à contabilidade das emissões para ambos
os cenários, houve integração direta entre os temas B, D e C que forneceram os dados de potencial de seqüestro para as matas
nativas, secundárias e silvicultura, os dados de emissão pelo gado de acordo com duas possibilidades de manejo (pasto
degradado e não degradado) e de emissão/seqüestro pelos cultivos analisados. A elaboração do modelo espacialmente
explícito de mudanças do uso da terra e desmatamento e do modelo de emissões de carbono decorrentes de tais conversões
envolveu três etapas, como descrito na figura 2.1.
Figura 2-1. Arquitetura do estudo LULUCF, destacando os componentes sob responsabilidade da UFMG.
2.1. Metodologia para o cálculo das áreas disponíveis para expansão agrícola
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Para o desenvolvimento do mapa de áreas aptas para a expansão agrícola, utilizou-se de uma metodologia em duas fases. A
primeira refere-se à criação de um mapa de impedimento que levou em consideração a interseção de restrições biofísicas e
legais. (figuras 2.2 e 2.3). Os seguintes critérios foram considerados como impedimentos:
Declividade: Foram selecionadas as áreas acima de 15% como áreas de impedimento, tendo em vista ser este o limite para
operação mecanizada.
Solos inaptos: Foram consideradas como inaptas as seguintes classes de solo: Areias Quartzozas Marinhas, Laterita
Hidromórfica Distrófica e Eutrófica TA, Laterita Hidromórfica Eutrofica Ta, Lateritas Hidromórificas Indiscriminadas, Solos
Concrecionários Indiversos Distróficos, Solos Concrecionários Indiversos Distróficos e Eutróficos, Solos Litólicos Eutróficos
e Distróficos, Solos Litólicos Distróficos, Solos Litólicos Húmicos Distróficos, Solos Salinos Indiscrimanados Costeiros.
Corpos d’água: Quaisquer corpos maiores que 10 hectares.
Áreas de preservação permanente: Áreas em faixa marginal, medidas a partir do nível hidrográfico mais alto, em projeção
horizontal, possuindo largura de 50 m a partir da hidrografia. Somente foram calculadas as APPs de grandes massas d’água e
principais rios permanentes, haja vista a escala continental da análise.
Áreas urbanizadas: Obtidas a partir da classificação do IBGE por setores censitários de 2001.
Áreas protegidas: Compilação de áreas protegidas de diversas fontes, englobando unidades de conservação federais,
estaduais, divididas em dois usos: proteção integral e uso sustentável -, mais terras indígenas e áreas Militares.
municipality
Urban Areas
(IBGE census sector)
APPs
(50 m main rivers)
Areas available
for agriculture
Water
(land under water)
Areas available
by municipality
Protected Areas
(several basis)
Declivity > 15%
Current pastures
and crops
(IBGE)
(SRTM)
soils =
Agriculture impediment
(Radam)
Seasonal forests
(Prodes, Probio, SOS MA)
1 hectare of resolution
100x100m
Area available for
agriculture
expansion by
municipality
Figura 2-2. Metodologia para o cálculo das áreas disponíveis para expansão agrícola no Brasil
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Impedimento
Uso da Terra
Figura 2-3. Mapas representando as Áreas de impedimento e Uso da terra para o Brasil
A segunda fase da elaboração do mapa de áreas passíveis de expansão agrícola compreendeu a integração de dados de uso e
cobertura da terra por bioma. Foram utilizados dados do PROBIO (projeto desenvolvido pelo MMA) gerados separadamente
por Bioma, a partir de Imagens Landsat ETM+, tendo como ano base 2002. Neste projeto, tais dados foram então, aplicados
na elaboração do mapa para todos os Biomas, com exceção da Amazônia, para a qual foram utilizados dados do PRODES.
As classes originais dos dados do PROBIO foram então reagrupadas em oito novas classes4. Como resultado da integração
dos mapas de uso e cobertura para todos os biomas foram geradas oito classes (figura 2.3 “Uso da Terra”).
Por fim, o mapa de uso e cobertura da terra foi cruzado com o mapa de impedimento agrícola, gerando como resultado as
mesmas classes de uso da terra, agora com a informação da presença ou ausência de impedimento agrícola, com o objetivo de
identificar o potencial de expansão agrícola somente em áreas ocupadas por pastagens em diversos graus de utilização. Os
mapas foram gerados em formato raster, com resolução de 1 hectare (ou seja, com células de dimensões de 100x100 metros).
A figura 2.4 apresenta os resultados para os três biomas centrais neste estudo: Amazônia, Cerrado e Mata Atlântica. Nestes
três biomas, as áreas aptas para a expansão de cultivos sem provocar o desmatamento, mas com redução das áreas de
pastagens, somam 128 milhões de hectares (áreas de pastagens sem impedimento) ou 91 milhões, caso se exclua o bioma
Amazônia. Qualquer expansão além desse valor, que não fosse compensada pela redução das pastagens induziria uma perda
direta da cobertura vegetal, quer seja floresta, savana ou vegetação secundária, nesse caso sem considerar o efeito indireto da
expansão agrícola no desmatamento da Amazônia.
4
Ver tabela Anexo 3.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-4. Áreas com e sem impedimentos para expansão, por classe de uso/ cobertura do solo no Brasil (2006).
2.2. Desenvolvimento modelo de simulação de mudanças no uso da terra - SIMBRASIL
A segunda etapa envolveu o desenvolvimento e operação de um modelo espacialmente explícito de mudanças no uso e
cobertura da terra (SIMBRASIL – disponível para consulta através do endereço www.csr.ufmg.br/simbrasil). O modelo em
questão tem por objetivo espacializar, usando uma célula de 1km2, as projeções de expansão agrícola e demanda por terras a
nível de microrregião modeladas pelo ICONE para o Brasil como um todo sob os dois cenários em questão, a saber: o de
referência e de baixo carbono. A primeira parte da elaboração desse modelo passou pela compilação e montagem da base de
dados (fig. 2.5). Essa base envolve as variáveis listadas na tabela 2.1:
Figura 2-5. Exemplo de base de dados preparada para as simulações de mudança de uso e cobertura da terra.
Tabela 2-1. Descrição da base desenvolvida para implementação do modelo de mudanças de uso da terra.
Variável
Hidrografia
Declividade
Elevação
Areas Aptas
Cobertura Vegetal e Uso da
Terra
Infraestrutura
Rodovias
Áreas Protegidas
Descrição
Principais Rios Permanentes (MMA);
Shuttle Radar Topography Mission – NASA corrigidos pela EMBRAPA;
Shuttle Radar Topography Mission – NASA corrigidos pela EMBRAPA;
Obtidas na etapa anterior do estudo;
Obtidas na etapa anterior do estudo;
Portos, Hidrovias, Ferrovias (Ministério dos Transportes);
Diferenciadas em duas classes: Pavimentadas e Não Pavimentadas (Ministério dos
Transportes; CSR);
Englobam as UC’S Federais e Estaduais, em seus dois usos: proteção integral e uso
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. População
sustentável e Terras Indígenas e Áreas Militares (MMA, IBAMA, CSR);
Dados de população urbana por sede municipal (IBGE, Censo Demográfico - 2000);
Todos os dados supracitados foram rasterizados a uma resolução espacial de 1 km², o equivalente a matrizes de 4500x4500
células. Ao lado dos dados espaciais, o modelo incorpora as tabelas de projeção dos usos da terra fornecidas pelo ICONE
para uma cesta de culturas (cana de açúcar, soja, milho, algodão, arroz e feijão), floresta de produção e pastagens. Portanto,
para cada microrregião, é passado por ano um vetor de distribuição de terras em cada um dos usos especificados e o modelo
busca então alocar essa distribuição, tendo como base a aptidão agrícola da terra para cada cultura modelada e fatores de
custo de produção estimados por proxis de infraestrutura e mercado consumidor.
No que diz respeito à aptidão agrícola, foi utilizado os dados de Assad e Pinto (2008), que apresentam a aptidão atual e
projetada para culturas agrícolas no território brasileiro. Entre os produtos considerados no estudo desses autores, foram
extraídos para o presente trabalho os mapas de aptidão para soja, cana, milho, algodão, arroz, feijão (figura 2.6).
Figura 2-6. Aptidão Agrícola para os principais cultivos no Brasil.
Fonte: Adaptado de Assad e Pinto (2008)
O modelo estruturado, detalhado nas seções seguintes, foi implementado na plataforma DINAMICA EGO (Box 1), sendo
concebido para operar a passos de tempo anuais em dois níveis espaciais, a saber, microrregiões do IBGE e células raster de 1
km².
Box 1 - Dinamica EGO (Environment for Geoprocessing Objects)
O modelo de simulação espacialmente explícito foi implementado sobre a plataforma do Dinamica EGO (Dinamica –
Enviroment for Geoprocessing Objects), software livre que consiste em uma plataforma de modelagem ambiental. Através
dessa plataforma, - que vem sendo desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais desde 1998
(Soares-Filho et al, 2009) - é possível desenvolver uma gama diversa de modelos espaço-temporais que demandam
operações analíticas e/ ou operações dinâmicas complexas, como iterações em rede, feedbacks, abordagens multi-escalares,
álgebra de mapas e a aplicação de uma série de complexos algoritmos para a análise e simulação de fenômenos no tempo e
espaço.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Interface gráfica do
Dinamica EGO.
Escrito em linguagem C++ e Java, o software possui uma biblioteca de operadores chamados de functores (funtors), que
podem ser entendidos como um processo que atua sobre um conjunto de dados de entrada, sobre o qual é aplicado um
número finito de operações, produzindo como saída um novo conjunto de dados (Rodrigues et al, 2007). Atualmente, estão
implementadas os operadores de análise espacial mais comuns nos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), além de uma
série de outros, criados especificamente para simulações espaciais, incluindo funções de transição e métodos de calibração e
validação.
O software (atualmente em sua versão 1.2.3. disponível em <www.csr.ufmg/dinamica) possui como vantagem a flexibilidade,
ou seja, permite ao usuário construir modelos através do encadeamento de functores, que seqüenciados, estabelecem um
fluxo de dados em forma de um grafo. Através da interface gráfica do Dinamica EGO, é possível criar modelos,
simplesmente arrastando e conectando os operadores através de suas entradas e saídas (ports), às quais representam as
conexões com determinados tipos de dados, como mapas, tabelas, matrizes, expressões matemáticas e constantes. Os
modelos criados assumem, portanto, um aspecto de diagrama, cuja execução segue uma cadeia de fluxo de dados. No que diz
respeito ao estudo em questão, três modelos principais foram desenvolvidos através do software: cálculo de terras disponíveis
para expansão, simulação das mudanças de uso da terra e emissões de carbono pelo uso e mudança no uso da terra.
A. SIMBRASIL no cenário de Referência
A execução do modelo de simulação espacialmente explícito de uso e mudança no uso da terra envolveu a elaboração de dois
submodelos. O primeiro (figura 2.8), tem como função principal produzir um mapa base de uso da terra, alocando terras para
as classes de culturas modeladas pelo ICONE (cana, soja, milho, algodão, arroz, feijão), mais floresta de produção e
pastagens (figura 2.7). Esse modelo possui como entradas o mapa de uso da terra, o mapa de microrregiões e as tabelas de
demanda da terra por cultura produzidas pelo ICONE. Primeiramente, o modelo identifica a área útil antropizada, de acordo
com o mapa de uso da terra original, ou seja, as áreas passíveis de expansão agrícoala. Em seguida, de posse desses dados, o
modelo calcula os mapas de favorabilidade espacial para essa expansão, integrando dados de aptidão agrícola (Assad e Pinto,
2008) e critérios proximais como distância à estradas, atratividade urbana, custo de deslocamento aos portos, declividade,
distância à área convertida.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. (Mil ha.)
Figura 2-7. Evolução da demanda por terra por cultivos – Brasil (2006-2030) – Cenário de referência.
Fonte: Adaptado de ICONE (2009).
O mapa de favorabilidade ou probabilidade de mudança é calculado através do cálculo dos pesos de evidência (BohamCarter,1994). O peso de evidência representa a influência de cada categoria (faixa de valores) de certa variável nas
probabilidades de transição i → j, sendo integrado pela seguinte equação (Soares-Filho et al, 2007).
onde V representa um vetor de k variáveis
espaciais, medidas nas localidades x, y e
representadas por seus pesos W+ k 1 x y , W+ k 2 x
y , ..., W+ k n x y , sendo n o número de categorias
de cada variável k.
Calculado o mapa de favorabilidade, o modelo calcula as taxas de transição para as culturas e reflorestamento, dividindo as
áreas projetadas por ano pela área de pastagem apta, caso a área de pastagem não seja suficiente, o modelo converte áreas de
vegetação nativa e capoeiras em áreas de pastagens. Se há uma redução de um cultivo agrícola em uma microrregião, o
modelo retorna essa área para o estoque de pastagens. Portanto, o modelo sempre usa a classe de pastagem como um estoque
temporário entre as transições de floresta, de pastagem e de culturas. A alocação espacial utiliza um mecanismo de autômato
celular, visando criar manchas na paisagem (Soares-Filho et al, 2002). Ainda, caso o modelo não tenha sucesso em um passo
de tempo em alocar as áreas projetadas pelo ICONE em uma determinada microrregião, esse resíduo é passado às
microrregiões vizinhas, por um processo de iteração por vizinhança, num passo de tempo seguinte, gerando, portanto, a
melhor aproximação possível em termo de áreas com as projeções do ICONE.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-8. Primeira parte do modelo espacialmente explícito de mudanças no uso e cobertura da terra – Alocação de
terras.
O mapa de uso da terra de 2006, atualizado, é utilizado como entrada principal. Outras entradas
consistem no mapa de microrregiões, mapas de probabilidades de transição5 (calculados anteriormente
por modelos complementares) e as tabelas do ICONE. O modelo de simulação se encontra representado
de forma resumida pela figura 2.9.
Figura 2-9. O modelo espacialmente explícito de mudanças no uso e cobertura da terra – Simulação da mudança do
uso do solo.
5
São quatro os mapas de probabilidade de transição ao todo: Probabilidade de conversão para culturas (conjunto de 6 mapas + 1 para
floresta plantada, Probabilidade de conversão para pastagens, Probabilidade de retorno e Probabilidade de restauro.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. O modelo de simulação das mudanças no uso da terra em questão ainda interage online com o modelo que projeta o
desmatamento para a Amazônia (Soares-Filho et al, 2008), (Box 2), o qual usa como entrada a demanda por terra para
pecuária e agricultura modelada pelo ICONE. Esse modelo visa incorporar as causas indiretas do desmatamento além da
conversão direta por demandas de terra para cultivo e pastagem.
Para o estudo, o modelo de projeção do desmatamento utiliza três variáveis, fixadas em valores constantes para a avaliação
dos dois cenários, a saber, taxas de migração regionais, áreas protegidas e infra-estrutura (i.e. estradas pavimentadas e não
pavimentadas) e outras duas variáveis que modelam a pressão da expansão agrícola, a saber: a taxa de expansão das áreas
ocupadas por culturas e a taxa de crescimento do rebanho bovino, de acordo com as projeções do ICONE para os dois
cenários em questão. Possui como entradas, o mapa de microrregiões e tabelas de extensão de áreas protegidas, da área de
floresta original, das culturas e número de cabeças do rebanho bovino fornecidas pelo ICONE, além da tabelas de densidade
média de estradas por microrregião.
A aplicação da regressão por defasagem espacial, variando por ano as taxas de expansão da agricultura e da pecuária consiste
na parte central do modelo. As taxas resultantes de desmatamento são então passadas ao modelo espacial integrado. Desse
modo, o modelo calcula a taxa de desmatamento bruto para cada microrregião, incorporando o efeito indireto da expansão
agrícola no desmatamento da Amazônia. Na Amazônia e somente na Amazônia, o modelo integra essas taxas, deduzindo
dessas as taxas de expansão da pastagem projetada pelo ICONE. Portanto, o modelo só se aplica às microrregiões da
Amazônia legal.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Box 2 - Análise de regressão espacial do desmatamento na Amazônia
Sobre as causas do desmatamento, Soares-Filho et al. (2008) citam que dada a complexa natureza dos fatores envolvidos
e seus inter-relacionamentos, não é trivial equacionar os fatores que controlam as trajetórias histórica e futura do
desmatamento. Para tanto, alguns procedimentos estatísticos podem ser adotados. Com esse objetivo, como um primeiro
passo, foram desenvolvidos modelos lineares clássicos e seus resíduos foram analisados para se encontrar possíveis
outliers, e com isso estimar novos modelos com controle heteroscedástico. Depois foi examinada a presença de
autocorrelação espacial nos modelos lineares ajustados, através de testes estatísticos específicos; como houve
confirmação da autocorrelação, partiu-se para o emprego de modelos de regressão por defasagem espacial, os quais
incorporam o efeito dos dados de municípios vizinhos na estimativa da variável dependente (Soares-Filho et al., 2008). A
equação seguinte descreve o método de defasagem espacial adotado no trabalho em questão que melhor representa a
heterogeneidade do espaço geográfico e a territorialidade do processo de desmatamento (Soares-Filho et al., 2008):
y = Wy+X+
onde  é o coeficiente espacial auto-regressivo, W é a matriz de pesos espaciais, y é a variável dependente (um vetor de N
linhas), X é uma matriz com observações de co-variáveis, é o vetor dos coeficientes de regressão e  é um termo de erro
aleatório.
O modelo estatístico foi aplicado relacionando o incremento da fração desmatada no período 1997-2001em 399
municípios da Amazônia com taxas de variação do contexto socioeconômico e demográfico do mesmo período. Como
resultado encontrou-se que as variáveis que possuíam maior poder explicativo do processo de desmatamento na
Amazônia, foram proximidade média a estradas pavimentadas, taxa líquida migratória, variação no estoques de cabeça de
gado por km², variação da porcentagem de área agrícola e fração de área protegida. Efeitos positivos são atribuídos as
quatro primeiras variáveis, enquanto a fração de área protegida exerce efeito negativo.
Regressão por defasagem espacial de dados municipais de desmatamento entre 1997-2001:
Técnica
Máxima Verossimilhança
Múltiplo R
0,8021
R²
0,6434
Observações
399
MV
Modelo OLS
Coeficientes
S.D.
z
Prob.
0,01703
0,0024 7,1499
0,0000
Constante
Proximidade média a rodovias pavimentadas
0,00003
0,0000 -2,4317
0,0150
Aumento no número de cabeças de gado por km² 0,00053
0,0001 7,3599
0,0000
% aumento nas áreas de culturas
0,09547
0,0456 2,0930
0,0363
Taxa migratória líquida (1955/2000)
0,01412
0,0055 2,5815
0,0098
%de área protegidas
-0,0002
0,0001 -3,9195
0,0001
Outlier Positivo
0,07978
0,005
15,3247 0,0000
Outlier Negativo
-0,0474
0,015
-3,1092
0,0019
Defasagem espacial (r)
0,48948
0,041
11,8227 0,0000
Fonte: Soares Filho, et al (2008).
B. SIMBRASIL no Cenário de Baixo Carbono
O cenário de Baixo Carbono envolveu alterações nas projeções por demanda da terra para cultivo e pastagens, de forma a
construir um cenário mais sustentável em termos de emissão de GEE. Nesse cenário, a área ocupada por atividades
agropecuárias no Brasil foi congelada, ocorrendo um rearranjo entre a demanda por área entre as culturas e pastagens. Tais
alterações (Fig. 2.10) visam a otimização da ocupação do território por intensificação da pecuária, objetivando a redução do
desmatamento e recuperação de passivos ambientais.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-10. Medidas mitigadoras para construção do Cenário de Baixo Carbono.
Fonte: ICONE (2009).
A melhoria dos índices zootécnicos do gado e intensificação de pastagem acarretam em uma redução
intensa na demanda por áreas de pastagens e, portanto, nas áreas ocupadas por esse uso, que reduziriam
de mais de 200 milhões de hectares em 2006 para cerca de 140 milhões de hectares em 2030 (ver figura
2.11). Esta redução nas áreas ocupadas por pastagens, por sua vez, viabiliza as demais medidas
mitigadoras de emissões, a saber: expansão da produção de cana para atender as demandas crescentes
por biocombustíveis, aumento da produção de carvão vegetal renovável e recuperação dos passivos
ambientais através de regeneração florestal (cenário de legalidade).
De posse dos dados fornecidos pelo ICONE de demanda por terra para o cenário de Baixo Carbono, o modelo de simulação
de mudanças do uso da terra foi rodado novamente. Além dos dados de entrada, uma diferença entre o cenário de referência e
de baixo carbono é que para este último, quando há passivo ambiental na microrregião, a taxa de desmatamento é zerada, e a
recuperação ambiental através do restauro florestal é implementada. É importante ressaltar que em ambos os cenários, o
modelo de projeção do desmatamento na Amazônia Legal está ligado, simulando, portanto, desmatamento adicional devido a
causas indiretas.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. (Millhão ha.)
Figura 2-11. Evolução da demanda por terra por cultivos – Brasil (2006-2030) – cenário Baixo Carbono
Fonte: Adaptado de ICONE (2009).
2.3. Modelo de contabilidade das emissões pelo uso e mudanças no uso da terra
Ao modelo espacialmente explícito de mudanças do uso da terra se acopla online um modelo de contabilidade de emissões do
uso e mudança no uso da terra. Esse modelo incorpora para cada uso e, por conseguinte transição de uso da terra, uma tabela
de emissão/seqüestro de carbono. Esses dados foram compilados de várias fontes. Na Amazônia foi utilizado mapa de
biomassa (Saatchi et al, 2007). Para o restante do país, foi feita uma compilação (ver Box 3) associando à cada fisionomia
vegetal do mapa do PROBIO (MMA, 2007) um valor médio de biomassa de acordo com as recomendações do Inventário
Brasileiro de Emissões (MCT, 2004). Já os seqüestros de CO2 pelas florestas secundárias em regeneração e pelas florestas de
produção foram estimados, usando-se, respectivamente, os mapas de potencial de seqüestro de biomassa pela vegetação
natural e silvicultura fornecidos pela Iniciativa Verde.
O seqüestro pela vegetação florestal só foi considerado fora da floresta amazônica, tendo em vista a incerteza da floresta
amazônica quanto ao seu balanço natural de carbono (Nobre, et al. 2001). No entanto, é considerável o papel das florestas
secundárias nos domínios dos biomas Cerrado e Mata Atlântica, porquanto grande parte desses remanescentes constituem
florestas secundárias de cerca de 50 a 60 anos. Foi assumida uma função logística para o cálculo do acúmulo potencial da
biomassa que considera a localização da parcela, idade corrente e idade de clímax. Para as florestas naturais, essa última
variável assume 200 anos (figura 2.12), enquanto para os reflorestamentos 20. O seqüestro anual, portanto, leva em conta a
regeneração dessas florestas em idade média inicial de 60 anos.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-12. Função logística de seqüestro de biomassa que usa como parâmetros: potencial local de biomassa e idade
da vegetação. Potencial local nesse exemplo igual a 100 t/hec.
Box 3. Metodologia para o cálculo de emissões advindas do desmatamento
O cálculo das emissões por desmatamento, através da conversão de remanescentes em pastagens, foi efetuado
a partir da metodologia do IPCC (2003). No caso, utiliza-se a diferença entre estoque de carbono da cobertura
vegetacional no tempo 1 e o estoque de carbono da cobertura no tempo 2, no caso as pastagens. A biomassa
das diversas fisionomias vegetais varia espacialmente, sendo que foi construído um mosaico de estoque de
carbono (ver imagem abaixo), adotado como base para os cálculos. Os valores para este mosaico variam entre
0 ton de C/ hectare e 276,5 ton de C/hectare. Para as pastagens foi atribuído valor de 4 ton de C/ hectare.
Esses dados foram compilados de várias fontes. Na Amazônia foi utilizado mapa de biomassa (Saatchi et al,
2007). Para o restante do país, foi feita uma compilação associando à cada fisionomia vegetal do mapa do
PROBIO (MMA, 2007) um valor médio de biomassa de acordo com as recomendações do Inventário
Brasileiro de Emissões (MCT, 2004). Já os seqüestros de CO2 pelas florestas secundárias em regeneração e
pelas florestas de produção foram estimados, usando-se, respectivamente, os mapas de potencial de seqüestro
de biomassa pela vegetação natural e silvicultura fornecidos pela Iniciativa Verde (Tema B)
Os dados de emissões anuais pela pecuária dependem da prática de manejo dominante em cada microrregião, integrando,
portanto, proporcionalmente os coeficientes de emissão sob prática de manejo extensivo e intensivo (Embrapa Cerrados Tema D), bem como a lotação do rebanho por hectare obtida da projeção do ICONE. Dados de emissão/seqüestro anuais de
culturas agrícolas são espacializados usando-se tabelas fornecidas pela EMBRAPA (figura 2.13).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 2-13. Dados de Emissão/ Seqüestro para os anos do estudo por cultura (Mg CO2 eq/ ha/ ano)
Fonte: EMBRAPA (2009).
A cada passo tempo, o modelo de contabilidade compara o mapa de uso da terra do tempo corrente com o do passo anterior
Para cada parcela da terra de 1 km², caso não haja mudança, o modelo contabiliza emissão/seqüestro de carbono pelo uso,
levando em consideração o seu tempo de permanência em um determinado estado. A partir de uma mudança, a
emissão/seqüestro da substituição de um uso pelo outro é calculada subtraindo a biomassa do uso anterior pelo atual. Como
saídas do modelo, obtêm-se mapas e tabelas que registram as emissões/seqüestro calculadas ano a ano, de 2010 a 2030, para
cada parcela de 1 km², microrregiões, estados e Brasil como um todo.
Figura 2-14. Arquitetura do modelo de contabilidade das emissões pelo uso e mudança no uso da terra.
3. Resultados
3.1. Cenário de Referência
3.1.1. Mudanças no uso da terra no Cenário de Referência
Para interpretação dos resultados foram elaborados mapas representando incrementos e decrementos para cada um das
culturas modeladas ao longo do período estudado. O primeiro mapa (figura 3.1) refere-se à cana-de-açúcar. A cor amarela
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. representa as áreas em que a cana ocorreu entre 2010 e 2030, ou seja, permaneceu constante. Já as áreas em roxo, consistem
naquelas em que houve uma retração na cultura, que para este caso, são praticamente imperceptíveis. Finalmente, as áreas em
vermelho representam aquelas em que houve expansão da cana-de-açúcar, ao longo do período modelado.
Percebe-se que, há uma expansão destacada da cana no país que se dá principalmente para o noroeste do Paraná, Goiás,
centro-oeste paulista (onde há na realidade uma intensificação dessa cultura), Triângulo Mineiro, porção central do
Tocantins, Mato Grosso do Sul, e litoral do nordeste (onde, assim como para São Paulo, ocorre uma intensificação). Outras
manchas de expansão também ocorrem no estado da Bahia, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Rio de Janeiro, Espírito
Santo, Piauí, Maranhão, Mato Grosso. Ou seja, a cultura da cana está se expandindo para todos os estados com aptidão
agrícola.
A figura 3.2 representa a dinâmica para o algodão. Percebe-se um elevado dinamismo espacial. As áreas que tiveram seu
cultivo constante entre 2010 e 2030 se concentram no sudeste do estado do Mato Grosso. Já com relação à expansão do
cultivo, é possível perceber áreas extensas no sudoeste da Bahia, e sudeste do Mato Grosso. Finamente, percebem-se
manchas de retração do algodão no oeste da Bahia e no estado do Mato Grosso. De fato, a evolução da demanda por terra
para a cultura de algodão (figura 2.7) não é constante, mas oscilante. Quando a demanda decresceu as áreas originalmente
cobertas por algodão cederam terra para a pastagem e provavelmente para outras culturas ao longo da simulação.
Quanto ao arroz (figura 3.3) as manchas se distribuem de maneira mais esparsa, em ocorrências menos concentradas. O
cultivo se mantém constante em manchas identificáveis principalmente nos estados do Rio Grande do Sul, Maranhão, Santa
Catarina, Mato Grosso, Piauí e Pará e se expande nesses mesmos estados (nas áreas mais próximas dos locais onde já
ocorria), e também na Bahia (onde praticamente não ocorria). Há também manchas de recuo, em uma pequena porção do
estado do Rio Grande do Sul, Mato Grosso, Tocantins, Maranhão e Piauí. O dinamismo espacial se deve alterações na
demanda por microrregião, uma vez que de maneira global, a demanda nacional se mantém praticamente constante.
Quanto ao feijão (figura 3.4), as áreas em que houve maior estabilidade ao longo do período do estudo em questão são as do
cultivo do feijão no estados do nordeste Ceará, Rio Grande do Norte, Paraíba, Pernambuco, Sergipe e Alagoas, onde também
é possível perceber pequenas manchas de expansão. Já para os estados do Maranhão, Piauí, Tocantins e Bahia, percebe-se
basicamente manchas de expansão e de retração do cultivo, com destaque para a primeira no estado do Tocantins. O estado
do Paraná também merece destaque por apresentar ocorrências do cultivo, e manchas de retração e expansão.
A silvicultura aparece representada na figura 3.5. A silvicultura, que ocorre originalmente nos estados das regiões sul,
sudeste, nordeste e também no Pará e Amapá, se manteve relativamente constante entre os dois momentos 2010 e 2030. As
manchas que indicam avanço da cultura se encontram distribuídas de forma esparsa no território e com relação ao recuo, o
estado de São Paulo ganha destaque na sua porção centro-norte.
A figura 3.6 representa a dinâmica das culturas de milho para o período em estudo. Através da análise da figura, percebe-se
que milho (que apresenta ampla distribuição no território) na maioria dos estados ou permaneceu estável ou se expandiu,
exceto para o estado do Mato Grosso, onde se percebe também uma mancha mais destacada de recuo da área de cultivo
original.
A soja (figura 3.7) representa um dos cultivos mais expressivos em termos de área no Brasil, se destacando nos estados da
região Sul, região Centro-sul, Triângulo mineiro e em porções dos estados de Bahia, Piauí e Maranhão, sendo que a sua
tendência para o cenário de Referência é de demanda crescente. Dessa forma, praticamente não ocorrem manchas de recuo do
cultivo, mas predominam manchas de expansão, algumas delas indicando uma intensificação da cultura em regiões lindeiras
à Amazônia.
As áreas de pastagem (figura 3.8) consistem num aspecto importante no modelo de simulação uma vez que toma parte nas
três transições possíveis que este realiza (vegetação nativa > pastagem, pastagem > culturas ou culturas > pastagem). De
modo geral, é possível perceber que no Centro-Sul do Brasil ocorre um avanço limitado das pastagens, devido à concorrência
direta com a agricultura, sempre com demanda crescente a partir das pastagens. As áreas em que as pastagens permanecem
mais estáveis são os estados de Minas Gerais (exceto região do triangulo), Bahia (exceto sua porção oeste), Ceará, Rio de
Janeiro, parte do Rio Grande do Sul, grande parte do Mato Grosso do Sul e nos estados de Sergipe, Alagoas, Pernambuco,
Rio Grande do Norte e Paraíba. Por outro lado, na Amazônia há um avanço destacado das áreas de pasto, principalmente
através do desmatamento.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-1. Dinâmica das áreas da cultura de cana-de-açúcar no cenário de Referência (2010 -2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-2. Dinâmica das áreas de cultura de algodão no cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-3 - Dinâmica das áreas de cultivo de Arroz para o Cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-4 . Dinâmica das áreas de cultivo de Feijão para o Cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-5 - Dinâmica das áreas de Floresta de produção para o Cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-6 - Dinâmica das áreas de cultivo de Milho para o Cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-7 - Dinâmica da cultura de Soja para o Cenário de Referência (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-8 - Dinâmica das áreas de pastagens para o cenário de Referência (2010-2030).
3.1.2. Desmatamento no Cenário de Referência
O desmatamento estimado no cenário de referência (figuras 3.9 e 3.10) é superior àquele que seria advindo exclusivamente
das projeções do modelo do ICONE. Conforme explicado metodologia, o SIMBRASIL considera, além das projeções de
demanda de terra por cultura, taxas de desmatamento para a Amazônia calculadas a partir do modelo de regressão por
defasagem espacial. Isso, objetivando incorporar o efeito indireto da expansão agrícola na dinâmica de uso da terra na
Amazônia.
É importante assinalar que a modelagem para o cenário de Referência não incorpora os possíveis efeitos dos novos objetivos
de redução do desmatamento anunciados no Plano Nacional de Mudanças Climáticas, como no exemplo do cumprimento
estrito do código florestal. Esses objetivos, assim como o cumprimento das novas leis sobre as áreas de preservação
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. permanentes e as reservas legais, serão considerados no contexto de um cenário de legalidade que constitui um dos elementos
do cenário de baixo carbono proposto por este estudo e cujos resultados serão apresentados mais adiante.
Figura 3-9 - Dinâmica do desmatamento nos três principais biomas brasileiros sob o cenário de referência (km² p/
ano).
Figura 3-10. Desmatamento sob o Cenário de Referência (2010-2030).
3.1.3. Emissões sob o Cenário de Referência
Os gráficos seguintes apresentam os resultados totais (Brasil) do modelo de emissões para o cenário de referência e o
detalhamento desses resultados, de acordo com as várias fontes de emissão. As emissões por mudanças no uso da terra (o
que se dá principalmente através do desmatamento) apresentam a maior participação nas emissões totais por uso da terra,
apresentando valores que chegam a 512 milhões de toneladas de CO2eq para o último ano considerado (2030). As emissões
por uso se mantêm relativamente constantes ao longo do período em questão, com valores entre 207 milhões de toneladas de
CO2eq e 230 milhões de toneladas de CO2eq/ano ao longo do estudo, sobretudo advindas da emissão da pecuária. Por sua
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. vez, seqüestro de carbono pelas florestas nativas em recuperação e silvicultura apresenta uma trajetória decrescente,
apresentando um valor inicial de 131 milhões de toneladas de CO2eq e um final de 117 milhões de toneladas de CO2eq.
Como resultado do balanço entre uso, mudança e seqüestro têm-se um crescimento no valor das emissões entre 2010 e 2030,
alcançando-se um valor de aproximadamente 659 milhões de toneladas em 2030.
Legenda
Balance = emissões por mudanças no
uso da terra + mudanças pelo uso da
terra – sequestro
Change = emissões por mudanças no uso
da terra
Land use = emissões pelo uso da terra
i
d
b
Figura 3-11 - Emissões e seqüestros dos três setores principais sob o cenário de referência
A seguir são apresentados gráficos com o detalhamento da origem das emissões e seqüestro. A figura 3.12 mostra que o
grande determinante do balanço total para o uso da terra são as emissões pelo rebanho, que apresentam valores superiores a
236 milhões de toneladas de CO2eq para o ano de 2010 e 275 milhões de toneladas de CO2eq em 2030 - uma variação
positiva de cerca de 40 milhões de CO2eq. Já a agricultura, que no seu balanço total apresenta um papel de sumidouro quando
não há mudanças no uso, realiza o seqüestro de cerca de 7 milhões de toneladas de CO2eq no ano inicial e de cerca de 12
milhões de toneladas CO2eq em 2030. O balanço entre os usos resulta numa emissão líquida de cerca de 200 milhões de
toneladas de CO2eq. No entanto, o seqüestro pela agricultura não foi considerado haja vista que parte está sendo usada para
compensar o offset da gasolina pelo etanol.
Legenda:
Cattle = Emissões pelos sistemas de
produção de gado
Crops = Emissões/ sequestro por plantações
Figura 3-12. Emissões e seqüestros do uso da terra sob o cenário de referência
A figura 3.13 apresenta o seqüestro de CO2eq. O seqüestro variava entre 131 milhões de toneladas de CO2eq em 2007 e
117.12 milhões de toneladas de CO2eq em 2030, alcançando um valor máximo de aproximadamente 142 milhões de
toneladas de CO2eq em 2011. Esse valor se reparte entre seqüestro por meio de florestas nativas – com participação no total
do seqüestro entre 77,8% e 82,3% -, florestas de produção – com participação no total do seqüestro entre 19,7% e 7%, com
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. uma participação decrescente ao longo do estudo - e áreas de regeneração com participação entre 2,4% e 10,7%, em uma
trajetória crescente, fato que aponta para um papel relevante da recuperação florestal no seqüestro de carbono.
Legenda:
Native forests = Sequestro por florestas
nativas
Regrowth= Seqüestro por vegetação
secundária
Planted forest = Seqüestro por florestas de
produção
Figura 3-13 – Seqüestros pela vegetação nativa, capoeiras e silvicultura sob o cenário de referência
As emissões por mudanças no uso da terra são responsáveis pelo balanço positivo obtido (Fig. 3.14). Essas emissões são
resultantes principalmente do desmatamento de remanescentes. Ao desmatamento na Amazônia é atribuída participação de
66,4% a 81,3% nos valores totais de emissões por mudanças de uso da terra e 59% a 67% das emissões totais projetadas e ao
desmatamento na porção restante do território brasileiro, é atribuída participação de 30,8% a 13,4% do total de emissões por
mudanças. As emissões por mudança nos outros usos são atribuídas a outros tipos de conversão do solo, apresentando
participação que varia entre 2,75% e 5% do total entre os anos inicial e final do estudo, chegando a uma participação máxima
de 6,38% em 2010.
Legenda:
Amazon deforestation = Emissões do
desmatamento na amazônia
Deforestation: Emissões do desmatamento
em outros biomas
Other:emissões pore mudanças no uso da
terra
Figura 3-14 – Emissões por mudança no uso da terra sob o cenário de referência
3.2. Cenário de Baixo Carbono
3.2.1. Mudanças no uso da terra no cenário de Baixo Carbono
O primeiro mapa representa as culturas de Algodão sob o cenário de Baixo Carbono (Figura 3.15). Da mesma forma que para
as representações do cenário de Referência, a cor amarela representa as áreas em que o cultivo de algodão ocorreu em 2007 e
em 2030, permanecendo constante. Já as áreas em roxo, consistem naquelas em que houve uma retração no cultivo do
produto e as áreas em vermelho representam aquelas em que houve expansão do cultivo de algodão, ao longo do período
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. modelado. Percebe-se que não houve alterações significativas com relação ao cenário de referência para o Algodão, já que a
demanda por este produto não se modificou muito entre os dois cenários.
O segundo mapa (figura 3.16) apresenta os resultados para o arroz. Não ocorreram mudanças importantes em relação ao
cenário de referência, os padrões de distribuição geográfica, de expansão e de recuo da cultura, permanecem praticamente
iguais.
Quanto à cana-de-açúcar (figura 3.17), as áreas dessa cultura sofrem grandes alterações em relação ao cenário de referência,
devido ao grande aumento da demanda por terra para a cana-de-açúcar, visando à expansão da produção de etanol. No
entanto, os padrões geográficos de distribuição se mantêm, ocorrendo uma intensificação e em áreas tradicionais, mais um
avanço em direção ao centro-oeste e interior da Bahia.
A figura 3.18 apresenta a dinâmica das culturas de feijão sob cenário de Baixo Carbono. Não é possível perceber alterações
significativas em relação ao cenário de Referência, uma vez que praticamente não houve mudanças em termos de demanda
por terra para esse produto.
A figura 3.19 apresenta a dinâmica da silvicultura. Em função do aumento da demanda por áreas de florestas de produção
para neutralizar o desmatamento por carvoejamento, há grandes diferenças entre cenário de referência e o cenário de baixo
carbono. Enquanto no cenário de referência praticamente não ocorriam manchas de expansão, sob o cenário de baixo
carbono, essas são bastante expressivas, sobretudo na vizinhança de regiões com plantações prévias.
A figura 3.20 apresenta os resultados para o milho. Há uma alteração significativa da na ocorrência desse produto, em
comparação ao cenário de referência. É possível perceber mais manchas de retração das culturas na porção oeste dos estados
Rio Grande do Sul, Santa Catarina, São Paulo e noroeste do Paraná. Em contrapartida, ocorre também uma expansão em
outras regiões desses mesmos estados. Em Minas Gerais também é possível perceber expansão do milho.
A figura 3.21 apresenta a dinâmica das pastagens. Percebe-se uma intensa alteração em relação ao cenário de referência.
Como o cenário de baixo carbono inclui-se uma intensificação no uso da terra, a pastagem passa ser a grande doadora de
terras para outras culturas, especialmente no centro-sul do país e nordeste. Exceto por algumas manchas esparsas de expansão
no nordeste Mineiro, Rio Grande do Sul, Paraná e Santa Catarina, predominam nessa vasta porção do país a retração das
áreas de pastagem.
Em relação à soja, é possível perceber poucas alterações (figura 3.22). Assim como no cenário de referência, ocorrem-se
manchas de expansão próximas às ocorrências originais. Seu padrão de distribuição geográfica também não se alterou,
ocorrendo ainda sobre os estados do sul, centro-oeste, triângulo e oeste mineiro, oeste da Bahia, Piauí e Maranhão. Além
disso, há retração das culturas da soja no estado de São Paulo, o que ocorre menos intensamente no cenário de referência,
podendo ser justificado pela competição da cana de açúcar.
Para o cenário de Baixo Carbono foi elaborado também, mapa de regeneração florestal (fig. 3.23). Em função dos
pressupostos tomados para esse cenário de recuperação do passivo ambiental segundo o código florestal atual, se estimula a
recuperação da vegetação nativa, nas microrregiões onde há passivo ambiental no início da simulação. Esta regeneração
ocorre até o limite exigido por lei para a reserva legal (as APP´s não foram consideradas na regeneração em função das
limitações da resolução espacial adotada para o estudo). Já a permanência das áreas de capoeira entre 2010 e 2030 ocorre nos
estados do Maranhão, principalmente, e, Minas Gerais e Bahia em menor quantidade. Apenas o Maranhão apresenta áreas de
decremento de capoeira. No caso desse estado, a base utilizada na elaboração do mapa de uso da terra, apontou uma
ocorrência intensa de áreas de capoeira, sendo que para esta cobertura se aplica a mesma regra, o desmatamento só é cessado
quando se atinge a barreira da legalidade.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-15. Dinâmica das áreas de cultura de algodão sob o cenário de Baixo Carbono (2007-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-16. Dinâmica das áreas de cultura de arroz sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-17. Dinâmica das áreas de cultura de cana de açúcar sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-18. Dinâmica das áreas de culturas de Feijão sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-19. Dinâmica das florestas de produção sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-20. Dinâmica das culturas de Milho sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-21. Dinâmica das pastagens sob o cenário de Baixo Carbono (2010-2030)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-22. Dinâmica das culturas de soja no cenário de baixo carbono (2010-2030)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-23. Regeneração florestal – Cenário de Baixo Carbono
3.2.2. Desmatamento no Cenário de Baixo Carbono
A intensificação da atividade da pecuária leva a uma redução das taxas de desmatamento em comparação com o cenário de
referência. Entre as metas do Plano Nacional de Mudanças sobre o Clima, no que diz respeito ao desmatamento tem-se:
(i)“Eliminar a perda líquida da área de cobertura florestal no Brasil, até 2015” e (ii) “Buscar a redução sustentada das taxas
de desmatamento, em sua média quadrienal, em todos os biomas brasileiros, até que se atinja o desmatamento ilegal zero
(PNMC, 2007)”. Para tanto, o governo objetiva uma redução gradual das taxas de desmatamento de forma que até 2017,
deverá haver um decréscimo de ao menos 72%. A média histórica anual de 19.000 km² por ano entre 1996-2005 deverá ser
reduzida para cerca de 5.300 km²/ano em 2017. Para sustentar esta meta como plausível, o governo defende a implantação de
uma série de medidas, entre elas a criação de uma polícia florestal, especializada e voltada para fiscalização e controle do
desmatamento.
Analisando os resultados obtidos percebe-se que o desmatamento no cenário de baixo carbono está compatível com as metas
do PNMC. No entanto, não chega a zero devido à redução da demanda por terra, posto que há um efeito indireto da expansão
agrícola no desmatamento. No cenário de baixo carbono, o desmatamento continua acontecendo em certas partes dos estados
de Amazonas, Acre e Pará, onde o limite legal de desmatamento de até 20% das propriedades rurais ainda não foi atingindo
em 2010 como um todo, ou seja, onde ainda há espaço para o desmatamento legal. Para se chegar a zero nessas áreas,
medidas adicionais deverão ser implementadas, como a compensação aos proprietários de terra por abdicarem o seu direito
legal em converter suas florestas em usos agrícolas. Além disso, por mais que o desmatamento residual no cenário de baixo
carbono não chegue a zero, seu valor remanescente se compatibiliza com a meta de redução de desmatamento em 70% até
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. 2017, tendo como linha de base a média histórica de 19.500 km² por ano. Portanto, valores anuais em média de 4 mil km²
produzidos pelo modelo estão abaixo do patamar de 5 mil km² por ano estabelecido como meta final pelo Brasil (figura 3.25).
Figura 3-24. Desmatamento acumulado nos cenários de referência e de baixo carbono.
Figura 3-25 - Evolução do desmatamento no cenário de baixo carbono (Milhares de hectares p/ ano)
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 3-26 Desmatamento para o cenário de referência (RS) e de baixo carbono (LCS)
3.2.3. Emissões no cenário de Baixo Carbono
A figura 3.27 apresenta os resultados totais (Brasil) do modelo de emissões para o cenário de baixo carbono. A participação
das emissões por mudanças no uso da terra decai bastante, em comparação com o cenário de referência, apresentando valores
abaixo dos 175 milhões de toneladas de CO2eq/ano em grande parte do período analisado. Esse decréscimo se deve à redução
na demanda por áreas de pastagens e conseqüente queda da necessidade de conversão de terras por desmatamento.
As emissões por uso se mantêm relativamente constantes ao longo do período em questão, com valores próximos a 190
milhões de toneladas de CO2eq/ano e comportamento semelhante ao verificado no cenário de referência. Finalmente, o
seqüestro apresenta uma trajetória crescente, apresentando valor inicial de 214 milhões de toneladas de CO2eq/ano e final de
310 milhões de toneladas de CO2eq/ano, em função da expansão de áreas de florestas de produção, mas, sobretudo da
recuperação de passivos ambientais de reserva legal. Como resultado do balanço, tem-se um decréscimo nas emissões,
alcançando-se um valor de aproximadamente 70 milhões de toneladas CO2eq em 2030, uma redução de 89% em relação ao
cenário de referência. No entanto, o seqüestro pela agricultura não é considerado para integração do balanço total, haja vista
que é usado em parte para deslocar as emissões da gasolina pelo etanol.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Legenda:
Balance = emissões por mudanças no uso
da terra + mudanças pelo uso da terra –
sequestro
Change = emissões por mudanças no uso
da terra
Land use = emissões pelo uso da terra
Sequestration = seqüestro de carbono
Figura 3-27 – Emissões e seqüestros dos três setores principais sob o cenário de baixo carbono
Figura 3-28 – Comparação entre as emissões totais no cenário de referência (RS) e baixo carbono (LCS)
Legenda:
Cattle = Emissões pelos sistemas de
produção de gado
Crops = Emissões/ sequestro por plantações
Figura 3-29 – Emissões e seqüestros do uso da terra sob o cenário de baixo carbono
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. A figura 3.29 apresenta o detalhamento das emissões pelo uso da terra, as maiores contribuintes para as emissões totais.
Dessas emissões por uso, a pecuária consiste na maior fonte de emissão, ultrapassando mesmo as emissões pelo
desmatamento na Amazônia.
Legenda:
Native forests = Sequestro por florestas
nativas
Regrowth= Seqüestro por vegetação
secundária
Planted forest = Seqüestro por florestas de
produção
Figura 3-30 – Seqüestros pela vegetação nativa, capoeiras e silvicultura sob o cenário de baixo carbono
A figura 3.30 apresenta o detalhamento do seqüestro no cenário de baixo carbono. Há alteração significativa em relação ao
cenário de referência, uma vez que as áreas de regeneração passam a desempenhar um papel crescente no seqüestro,
ultrapassando a mata nativa. Nesse cenário, florestas nativas, florestas de produção e regeneração participam,
respectivamente, em 2007 com 77,83%, 19,75% e 2,42%, e 2030 com 32,9%, 5,5% e 61,59%.
A figura 3.31 discrimina o papel de cada fonte nas emissões por mudanças no uso da terra. As emissões oriundas do
desmatamento na Amazônia ainda desempenham o maior papel percentualmente, mas com valores muito inferiores aos
obtidos no cenário de referência, relativamente estabilizados em torno de 137,8 milhões de toneladas de CO2 eq/ano. Por sua
vez, as emissões provenientes do desmatamento nos biomas Cerrado e Mata Atlântica, após atingirem um pico em 2014,
decrescem para um patamar de 19 milhões e 21 milhões de toneladas de CO2 eq/ano.
Legenda:
Amazon deforestation = Emissões do
desmatamento na amazônia
Deforestation: Emissões do desmatamento em
outros biomas
Others: Emissões por outras conversões de uso
da terra
Figura 3-31 – Emissões por mudança no uso da terra sob o cenário de baixo carbono.
4. Opções de mitigação das emissões ou seqüestro
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. 4.1. Políticas vigentes
Como demostrando pelos resultados, a redução das demandas por terra para pastagens não é suficiente para reduzir à zero as
taxas de desmatamento no cenário de baixo carbono, porquanto há outros fatores indiretos induzindo o desmatamento.
Portanto, a modelagem inclui causas indiretas, não capturadas pelas variáveis de disponibilidade. Esses resultados endossam
a necessidade de se adotar medidas adicionais para a contenção do desmatamento e reforçar as já colocadas em em prática
pelo PPCDAM, o qual vem ampliando a capacidade de ação fiscalizadora e consolidando políticas de conservação da floresta
amazônica. São destacadas a seguir, portanto, as principais medidas, políticas, programas e ações em vigência, que objetivam
direta ou indiretamente a redução do desmatamente, e em consequência, suas emissões associadas.
Expansão e Consolidação das áreas protegidas
Programa ARPA – Continuidade e expansão: Desde 2003, o Governo Brasileiro iniciou a implementação6 do Programa de
Áreas Protegidas da Amazônia – ARPA. No âmbito deste programa, já foram criados até hoje mais de 30 milhões de
hectares7 de Unidades de Conservação, sob a forma de Áreas de Proteção Integral e Áreas Protegidas de Uso Sustentável,
através de uma iniciativa sustentada por parceiros nacionais (MMA, ICMBio) e internacionais (WWF, Banco Mundial, entre
outros), comprometidos em investir R$ 400 mi, no Fundo de Áreas Protegidas. O programa foi idealizado para ser
desenvolvido em três etapas (2003-2008; 2009-2013 e 2014-2016), e criar cerca de 50 mi de ha. de áreas protegidas.
Tabela 4-1–Panorama das Áreas Protegidas no bioma amazônico e participação do ARPA.
Áreas Protegidas ou militares
nº
Área (km²)
Proporção do Bioma
(%)
Área militar
Terra Indígena
Proteção Integral
6
282
44
37
72
80
521
26.235
987.219
137.385
231.072
201.918
233.523
1.817.355
0,6
23,4
3,3
5,5
4,8
5,5
43,0
Uso Sustentável
Total
estadual
Federal
Estadual
federal
Porcentagem
de
áreas
protegidas
apoiadas pelo
ARPA.
22,5
80,6
13,2
26,2
16,8
Fonte: Extraído de Soares-Filho et al (2008b).
Soares-Filho, et al, 2008b demonstram a importância das áreas protegidas e do programa ARPA na redução do
desmatamento. As taxas históricas de desmatamento na Amazônia acusam uma redução de seus valores a partir de 20042005, que poderia ser atribuída entre outros fatores, a um conjunto de medidas que compõe o Plano de Ação para a Prevenção
e Controle do Desmatamento na Amazônia - que inclui a criação e consolidação de unidades de conservação. Além disso, de
acordo com Soares-Filho, et al (2008b) a probabilidade de ocorrer desmatamento nas zonas de entorno das áreas protegidas é
dez vezes superior àquela do seu interior. Esse estudo também demonstrou pela análise das taxas historícas de desmatamento
ao redor das áreas protegidas que não há significativa redistribuição do desmatamento em outras áreas com a criação de áreas
protegidas. Portanto, a consolidação de áreas protegidas se sustenta como uma forte medida mitigadora do processo de
desmatamento na Amazônia, a custos relativamente baixos. Assim, a criação e consolidação de áreas protegidas compôe uma
estratégia nacional de redução do desmatamento uma vez que a sua manutenção pode ser feita a custos relativamente baixos,
- os mesmos autores (dados pessoais) estimam um custo de de 1,3 a 10 bilhoes de dolares (VPL) para a consolidação e
gerenciamento da rede de áreas protegidas da Amazônia em um período de 30 anos.
PRODES – Monitoramento da Amazônia Brasileira por Satélite: Realizado pelo Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE) desde 1988, o programa, referência no que diz respeito a monitoramento florestal, é financiado pelo
Ministério da Ciência e Tecnologia e conta com a colaboração do IBAMA e MMA. As análises, realizadas a partir de
imagens do satélite Landsat sensor TM, fornecem taxas anuais de desmatamento na região, incrementos e decrementos de
áreas desmatadas e dados espacializados em formato vetorial e raster. Os resultados são amplamente utilizados pela
comunidade científica nacional e internacional e foram importantes para a conscientização da sociedade no tocante ao
processo de desmatamento ocorrendo na região. DETER – Sistema de Detecção de desmatamento em tempo real:
Também desenvolvido pelo INPE, a partir de dados do sensor MODIS do satélite Terra/Aqua e do Sensor WFI do satélite
6
DF nº 4.326.
Disponível em <http://www.mma.gov.br/sitio/index.php?ido=conteudo.monta&idEstrutura=154>. Último acesso em
10/05/2009.
7
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. CBERS, ou seja, com menor refinamento que os dados do PRODES, esse sistema objetiva um monitoramento rápido da
dinâmica do desmatamento na Amazônia Legal, procurando dar suporte às atividades de fiscalização. Os relatórios são
mensais nos períodos mais secos e trimestrais nos de maior intensidade de chuvas, devido à presença de nuvens. Contudo, o
programa consegue identificar apenas as manchas maiores que 25 ha. DEGRAD – Mapeamento da Degradação Florestal
na Amazônia Brasileira: O programa objetiva, utilizando imagens dos satélites CBERS e LandSat, mapear as manchas de
degradação da floresta amazônica, ou seja, as áreas onde o desmatamento ainda não ocorreu completamente. Os estudos, que
vem sendo realizados desde 2007 permitem identificar áreas de até 6.5 hectares, em níveis distintos de degradação (ver figura
4.1).
São representados os padrões de
degradação
florestal
por
extração de madeira observada
em imagens realçadas. A)
Degradação de intensidade
moderada, área em regeneração
após exploração madeireira,
pátios ainda evidentes; B)
Degradação de intensidade alta,
exploração madeireira ativa,
grande proporção de solo
exposto; C) Degradação de
intensidade leve, evidência de
abertura de estradas de acesso.
Figura 4-1. Identificação de padrões de degradação florestal na Amazônia no âmbito do programa DEGRAD.
Fonte: INPE, 20098
De acordo com o relatório de Gestão do Instituto Nacional de Pesquisas, para os três últimos anos, houve a seguinte
disponibilidade de recursos para os projetos de monitoramento por satélite da Amazônia (que inclui os três programas
supracitados):
Tabela 4-2 – Recursos do INPE para Monitoramento por satélite da Amazônia
Ano
Orçamento (R$)
Total liquidado (R$)
2006
1.415.506,00
456.708,55
2007
2.750.000,00
2.072.634,00
2008
2.850.000,00
2.077.178,20
Fonte: INPE, 20099
Desenvolvimento de Projetos Integradores:
PPCDAM - Plano de Ação para Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia: Possui a Casa Civil como
instituição coordenadora e a sua implementação se dá através da ação coordenada de 13 ministérios. O objetivo geral do
plano consiste na redução das taxas de desmatamento na Amazônia brasileira por meio de um conjunto de ações integradas
de ordenamento territorial e fundiário, monitoramento, controle e fomento das atividades produtivas sustentáveis, envolvendo
parcerias entre órgãos federais, governos estaduais, prefeituras, entidades da sociedade civil e o setor privado. Possui três
eixos principais a partir dos quais orienta as suas atividades, sendo eles: (i) Eixo Ordenamento Fundiário Territoria,l (ii) Eixo
Monitoramento e Controle Ambiental (iii) Eixo do Fomento a Atividades Produtivas Sustentáveis. Estima-se que o Governo
estaria planejando investir de aproximadamente U$ 500 Milhões, entre 2008 e 2011 em iniciativas relacionadas ao
PPCDAM.
8
9
Disponível em < http://www.obt.inpe.br/degrad/>
Disponível em <http://www.inpe.br/dspace/bitstream/123456789/896/11/RG2008.pdf>
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Programa Amazônia Sustentável (PAS): O programa consite num conjunto de metas e diretrizes elaboradas a partir de um
diagnóstico atualizado da Amazônia, visando alcançar um novo panorama de desenvolvimento, focado nos resultados a longo
prazo, no qual as soluções econômicas sejam ambientalmente sustentáveis. É conduzido por pacto entre governo nas esferas
federal e estadual. O programa (um dos orientadores juntamente com o PPCDAM da destinação dos recursos do Fundo da
Amazônia) parte do princípio de que é necessária maior ênfase no desenvolvimento do potencial socioeconômico de forma
sustentável da floresta, uma vez que a mitigação de impactos através da criação de unidades de conservação não tem
conseguido impedir o desmatamento na Amazônia. O programa defende, portanto, a união, em vez de separação de proteção
e produção. As ações e estratégias devem ocorrer através de uma maior presença do estado em nível local, regulando a
dinâmica de apropriação do espaço e provendo condições, por meio da garantia de direitos sociais, às populações e
comunidades, sendo que o capital privado deve participar, fornecendo condições para a concretização destes projetos (PPG7,
FAM, etc.) (MMA, 2008).
Criação de Fundos para defesa da Florestas
Fundo Amazônia (FAM): Estabelecido pelo decreto nº 6.52710, visa captar doações para investimentos não reembolsáveis
em ações de prevenção, monitoramento e combate ao desmatamento, e de promoção da conservação e do uso sustentável das
florestas no bioma amazônico. Contempla várias atividades: gestão de florestas públicas e áreas protegidas; controle,
monitoramento e fiscalização ambiental; manejo; atividades econômicas desenvolvidas a partir do uso sustentável da
floresta; ZEE ordenamento territorial e regularização fundiária; conservação e uso sustentável da biodiversidade;
recuperação de áreas desmatadas. As ações contempladas devem observar diretrizes do PAS e PPCDAM, ou seja, o fundo
está articulado em um contexto mais amplo de políticas públicas de preservação brasileiras. Os recursos que compõe o fundo
(gerenciados pelo BNDES) são provenientes de doações e rendimentos das aplicações das mesmas, sendo que os doadores
serão certificados, inclusive em termos de valor equivalente em toneladas de carbono evitado, calculado de acordo com
metodologia a ser estabelecida por equipe técnica. O Fundo conta com Comitê Técnico (responsável pelo teste dos cálculos
de emissões feitos pelo MMA) e com um Comitê Orientador (responsável pelo zelo e preservação das finalidades das
iniciativas do fundo). Este ano a Noruega assinou o contrato de doação de US$ 110 milhões para o fundo, primeira parcela
dos US$ 1 bilhão previsto para ser doado ao fundo por esse país até 2015.
Uso sustentável dos recursos florestais e pagamento de serviços ambientais:
Gestão de Florestas Públicas: Viasando a promoção da conservação das florestas, a concessão de florestas públicas para
utilização em fins sustentáveis é uma destinação não onerosa que visa a valoração das florestas. Para tanto, a partir do ano de
2006 a Lei 11.284 regulamenta a gestão de florestas em áreas públicas, a criação do Serviço Florestal Brasileiro (SBF) e o
Fundo nacional de desenvolvimento das florestas (FNDF). Este documento legal estabelece três formas de gestão para a
produção florestal: (i). A criação de unidades de conservação para produção florestal sustentável, como as FLONAS; (ii) A
destinação não onerosa de florestas para fins de desenvolvimento sustentável e social; (iii). Concessões11 florestais pagas,
baseadas em licitação pública, sendo que neste caso, o acesso aos produtos de utilização tradicional por parte das populações
locais deve ser garantido. O SFB será responsável pelo sistema de gestão de florestas públicas, pelo fomento do
desenvolvimento florestal sustentável e pelo gerenciamento do fundo (FNDF). No caso das concessões, uma série de
determinações é feita, objetivando que esse processo se reverta no máximo possível de ganhos socioeconômicos para a
sociedade. Assim, a escolha das concessões a serem realizadas (que não podem ultrapassar em 10 anos de experiência inicial
20% área da área passível de ser concedida) segue critérios como melhor preço, menor impacto ambiental, maior benefício
socioeconômico, maior eficiência e maior agregação de valor local, além de estar restrita a empresas nacionais.
Tabela 4-3. Benefícios e Perdas da implantação de Sistema de Gestão de Florestas Públicas
Medida
Gestão
de
Florestas
Públicas:
Implantação do
Sistema
Florestal
Brasileiro
Lei 11.284/06
Beneficiários
Os beneficiários do novo sistema de gestão de florestas públicas serão as
comunidades locais que vivem dos produtos da floresta, que querem
participar da dinâmica econômica regional, formalizando a sua entrada no
mercado, ampliando o uso múltiplo e usufruindo da condição não onerosa,
empreendedores privados que preferem não comprar áreas e que querem
explorar a atividade florestal de forma legal, a fim de que possam acessar
crédito, exportar, exercer turismo, reflorestamento de áreas degradadas,
buscar certificação. Geração de emprego, rendas.
Perdas
Há abertura para
desmatamento, uma
vez que a redução
deste processo é
esperada, mas não
garantida.
Fonte: (Azevedo, T., Tocantins, M.A., 2006)
10
11
Disponível em <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2008/Decreto/D6527.htm>. Último acesso em 09/05/2009.
Não implicam direitos de posse, mas apenas de utilização dos recursos.
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. O Plano de Outorga Florestal, anualmente define as florestas públicas que podem estar sujeitas a conversão, identificadas a
partir do Cadastro Nacional de Florestas Públicas. Além disso, define os recursos necessários à gestão, especialmente no
tocante ao monitoramento. A tabela abaixo apresenta as estimativas de recursos necessários para implementar as atividades
previstas em 2009:
Tabela 4-4 – Resumo dos gastos previstos para serviços em Gestão Pública de Florestas em 2009.
Atividade Prevista (síntese)
Cadastro Nacional de Florestas Públicas
Atividades de apoio ao manejo florestal
Concessões Florestais
Monitoramento de Florestas Públicas
Criação do Sistema Nacional de Infomações Florestais
Fundo Nacional de Desenvolvimento Florestal
Implantação da estrutura administrativa do SFB
Total
Fonte: Plano Anual de Outorga Florestal, 200912
Recursos (R$)
8 milhões
7.8 milhões
10 milhões
15 milhões
5.4 milhões
2.5 milhões
8 milhões
56.7 milhões
Bolsa Floresta: O programa Bolsa Floresta consiste em uma das primeiras aplicações do conceito de pagamento por serviços
ambientais no Brasil, sendo implementado pelo Governo Estadual do Amazonas. Já em fase de implantação, prevê o
pagamento de R$ 50,00 mensais às famílias cadastradas no projeto e moradoras de unidades de conservação estaduais. A
permanência das famílias no programa está ligada ao desenvolvimento de atividades sustentáveis nestas áreas, que envolvam
principalmente a redução da prática do desmatamento. A meta estadual seria incluir cerca de 60 mil famílias no programa, e
abranger o acesso a comunidades indígenas. Os recursos para a o programa vêm do Fundo Estadual de Mudanças Climáticas,
Conservação Ambiental e Desenvolvimento Sustentável, criado pela Lei Estadual de Mudanças Climáticas nº 3.13513.
Programa de Desenvolvimento Sustentável para a Produção Familiar Rural da Amazônia (PROAMBIENTE):
Programa iniciado por movimentos sociais representativos de pequenos fazendeiros em associação com o IPAM em 2001,
tendo sido posteriormente adotado pelo Ministério de Meio Ambiente e incluído no Plano Plurianual, buscando inovações em
termos de políticas públicas para o desenvolvimento do pequeno agricultor na região da Amazônia, mais compatíveis com os
paradigmas ambientais atuais. Ou seja, pretende superar a visão do crédito rural como único instrumento econômico para o
desenvolvimento, e sugere a compensação por serviços ambientais14 prestados pelos agricultores ligados ao programa como
ferramenta, uma vez que estes realizariam uma transição para sistemas de produção sustentáveis. De acordo com relatório do
Ministério do Meio Ambiente, o programa já estaria beneficiando quase 4 mil famílias de comunidades tradicionais
distribuídas em 148 grupos comunitários que por sua vez formam 11 pólos distribuídos na Amazônia. Nesse programa a
unidade base se torna a Unidade de Produção, cada uma representada por um grupo comunitário, sendo que acordos feitos
entre os grupos de cada pólo estabelecem metas de serviços ambientais a serem prestados em cada unidade. O pagamento
para os agricultores dos 11 pólos está condicionado ao cumprimento das metas estabelecidas nos acordos. Além disso, o
programa busca também a qualificação do agricultor que participa, através da ATER (Assitência técnica e extensão rural),
composta por agentes selecionados da própria comunidade e visando a formação de uma rede solidária de cooperação. O
projeto conta ainda com o apoio de recursos do Fundo Nacional do Meio Ambiente – FNMA e da Embaixada dos Países
Baixos. Com relação ao montante de recursos destinados, em um dos pólos pioneiros do programa, o Pólo Transamazônico
(que engloba famílias de três municípios do estado do Pará), houve pagamento de compensação por seis meses para 340
famílias no valor de R$ 100,00 mensais por família, uma compensação adicional de R$ 126,00 por família para compra de
materiais e ferramentas, pagamento de salários de R$380,00 para nova agentes comunitários por oito meses (Nepstad et al,
2007).
Certificação ambiental:
Cadastro Socioambiental: O Cadastro de Compromisso Socioambiental (CCS) é um registro voluntário de propriedades
cujos proprietários assumiram um compromisso de melhorar o “desempenho socioambiental” das suas propriedades
(http://www.yikatuxingu.org.br/projetos/ver/48). O CCS já conta com mais que 1,5 milhões de hectares de propriedades,
grande parte localizado dentro das cabeceiras do Rio Xingu. Por conta do CCS, os proprietários cadastrados estão sendo
12
13
Disponível em http://www.mma.gov.br/estruturas/sfb/_arquivos/paof_2009_vf_95.pdf último acesso em 11/05/2009.
Disponível em < http://www.florestavivaamazonas.org.br/download/Lei_est_n_3135_de_050607.pdf >
14
Por exemplo, a redução do desmatamento, recuperação de passivos ambientais, conservação do solo da água e da biodiversidade,
redução do uso de agroquímicos, redução do risco de fogo, troca para matriz energética mais sustentável, transição para a agroecologia
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. privilegiados pelos frigoríficos que atuam na região. Por exemplo, os frigoríficos Independência e Bertim já pagam um preço
melhor pela arroba bovinos oriundos de propriedades listadas no CCS.
Mercado REDD para redução do desmatamento
No âmbito dessa convenção, o Plano de Ação de Bali14, acordado na Conferência das Partes realizada em 2007 em Bali (COP
13), coloca na agenda das negociações para um acordo de mudanças climáticas pós-2012, a proposta de um mecanismo
global de financiamento para reduzir as emissões do desmatamento chamado REDD - Redução das Emissões provenientes do
Desmatamento e Degradação Florestal. O Plano refere-se especificamente ao desenvolvimento de políticas públicas e
incentivos à redução das emissões do desmatamento em países em desenvolvimento, levando em consideração que reduções
sustentáveis dessas emissões requerem a disponibilidade de recursos de forma estável e previsível. Propõe-se assim viabilizar
a compensação por reduções de desmatamento através do mercado voluntário de carbono numa primeira fase e,
posteriormente, no mercado de REDD (após 2012), desde que as reduções de emissão de desmatamento sejam adicionais as
obrigações de redução de emissões de gases de efeito estufa dos países do Anexo I. Para tanto, torna-se imprescindível
construir dispositivos de distribuição de benefícios de maneira consensual com a sociedade local capaz de gerar
compensações financeiras para os diversos setores da sociedade envolvidos (populações indígenas e tradicionais, agricultores
e pecuaristas) e governos locais (municipal e estadual) que empreendam esforços para redução do desmatamento,
conservação e recuperação florestal.
4.2. Sugestão de política mitigadora e custos associados
As negociações no âmbito da UNFCCC se movem em direção a um novo e promissor mecanismo para compensar os países
em desenvolvimento que demonstrarem esforços de redução de suas emissões de gases de efeito estufa associadas ao
desmatamento e a degradação florestal (REDD). Contudo, várias questões importantes ainda permanecem sem respostas.
Qual o custo de programas de redução do desmatamento? Quem tais programas irão beneficiar? Nesse sentido, Nepstad el al.
(2007) apresentam um estudo para estimar os custos para os países tropicais implementarem programas de redução das
emissões de gazes efeito estufa por desmatamento.
No âmbito deste relatório, sugere-se, como opção adicional para redução das emissões de gases estufa advindas do
desmatamento, o desenvolvimento de programas REDD inseridos no emergente de mercado de créditos de carbono para a
manutenção das áreas de florestas tropicais. É importante ressaltar, contudo, que essa opção de mitigação e as demais aqui já
discutidas não foram incluídas efetivamente na construção do cenário de Baixo Carbono do presente projeto, como no
exemplo de outras opções de mitigação através de choques de demandas por produtos agrícolas e substituição de pastagens
como gerado pelo estudo do ICONE.
Como forma de implantação do programa REDD, Nepstad et al. (2007) sugerem um sistema que canaliza os incentivos para
as pessoas que efetivamente controlam as florestas tropicais, propondo a criação de três fundos, a saber:



Fundo para Florestas Públicas e Povos das Florestas: Compensaria as pessoas que defenderam
a Floresta ou que poderiam defendê-la de mudanças, como por exemplo, grupos indígenas,
populações rurais tradicionais.
Fundo para Florestas Privadas: Compensaria os proprietários de terras em conformidade com a
lei, que retém florestas em suas propriedades, sendo que haveria compensações menores para
manutenção das reservas já exigidas por lei e maiores para aquelas que fossem além do exigido.
Fundo Governamental: Consistiria em compensações para implantação de programas REDD de
governo acima e abaixo do orçamento atual (envolveria a criação de mais áreas protegidas,
legalização das propriedades, investimentos em bem estar social, etc.).
A análise de custos de redução das emissões do desmatamento entre os cenários de referência e de baixo carbono apresentada
a seguir baseia-se na metodologia de custos de oportunidade desenvolvida por Nepstad et al (2007)15, aplicada
proporcionalmente ao desmatamento residual do cenário de Baixo Carbono para fins de sua redução a zero. Os custos de
outros fundos não estão incorporados aqui, pois já se inserem no custo das políticas públicas discutidas anteriormente.
Nesptad et al. (2007), em material suplementar, detalham a especificação dos fundos para as florestas públicas, povos da
14
Report of Conference of Parties on its thirteenth session, held in Bali from 3 to 15 December 2007 –
FCCC/CP/2007/6/Add.1 Disponível em http://unfccc.int/resource/docs/2007/cop13/eng/06a01.pdf#page=8
15
O estudo foi desenvolvido no âmbito do projeto Amazon Scenarios, em uma parceria entre o Woods Hole Research Center, a
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e o Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia (IPAM).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. floresta e governamental. Em relação às propriedades privadas, uma maneira promissora de se estabelecer valores para o
carbono armazenado nas florestas nativas consiste em realizar um estudo de custo de oportunidade. No caso específico, custo
de oportunidade traduz-se por uma comparação entre as oportunidades oferecidas por um possível mercado de carbono frente
às oportunidades econômicas abdicadas pelos proprietários da terra ao deixarem de converter suas áreas para usos
agropecuários (Nepstad et al, 2007). A esse propósito os autores utilizam três modelos de rentabilidade da terra. Dois para as
áreas convertidas, a saber: soja – um uso extremamente nobre – e pecuária – o uso dominante em áreas abertas – versus a
exploração madeireira sustentável. Como resultado, o estudo coteja em um horizonte de 30 anos as rentabilidades oferecidas
em áreas convertidas às mantidas em floresta a fim de se estabelecer valores ao carbono florestal para com isso tornar a
conservação florestal um negócio mais atrativo do que o desmatamento e seus subseqüentes usos agrícolas. Todos esses
modelos empregam uma abordagem dinâmica, computando rendas e investimentos através de 30 anos para integrá-los a
valores presentes através de um desconto líquido anual de 5% (figura 4.2). Segundo o mesmo estudo a média da tonelada do
carbono florestal na Amazônia se situa ao redor de U$ 5, mas podendo ultrapassar U$ 13 em regiões propícias à agricultura
mecanizada e com baixo estoque de carbono florestal.
Custo de Oportunidade = (Máximo (renda soja, renda gado) – renda exploração madeireira
sustentável)/estoque de carbono
Figura 4-2. Metodologia para estimativa do custo do carbono florestal e elaboração da curva de abatimento.
Fonte: (Nepstad, el al. 2007).
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Figura 4-3. Custo do carbono florestal na Amazônia de acordo com estudo de custo de oportunidade
Fonte: (Nepstad, el al. 2007).
1600
Income from REDD
1400
Net Revenue
150
145
Costs
1200
Million CO2
R$ Million
Neste estudo específico, foi empregada a metodologia desenvolvida por Nepstad et al (2007) para estimar os custos de
abatimento da redução a zero das emissões residuais de CO2 no cenário de baixo carbono. Considerando o valor da tonelada
de CO2 evitada em R$ 10 (dez reais) ou aproximadamente US$ 5 (cinco dólares) foi feita uma simulação do retorno potencial
de um mercado RED (figura 4.4)
140
reduced emissions C02
1000
135
800
130
600
125
400
200
120
0
115
30
20
29
20
28
20
27
20
26
20
25
20
24
20
23
20
22
20
21
20
20
20
19
20
18
20
17
20
16
20
15
20
14
20
13
20
12
20
11
20
10
20
Figura 4-4. Retorno potencial de um mercado REDD a ser obtido pelas reduções evitadas
Esse cálculo aponta para uma redução das emissões pelo desmatamento Amazônico de até 145 milhões de toneladas de CO2
por ano, situando-se na média de 136 milhões de toneladas de CO2 por ano. Os custos de oportunidade variam anualmente de
R$230 milhões ao um máximo de R$370 milhões por ano, sendo que o retorno (entrada menos custos) poderia superar a
quantia de 1,5 bilhões de reais por ano. Portanto, de 2010 a 2030, haveria uma redução acumulada de 2,9 bilhões de toneladas
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. de CO2 com o desmatamento evitado, a custos de oportunidade acumulados de 6,5 bilhões de reais, entradas pelo pagamento
no REDD de R$ 28,6 bilhões, resultando em um retorno líquido de R$ 22,1 bilhões.
Em conclusão, os montantes apresentados pelas compensações financeiras pela redução do desmatamento tropical serão
bastante significativos caso o mercado formal se viabilize, podendo, portanto, auxiliar na diminuição das emissões de gases
de efeito estufa (CO2) na Amazônia e ainda colaborar com a conservação florestal e o desenvolvimento socioeconômico
dessa região.
5. Referências
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6. Anexos
Dados utilizados para desenvolvimento de cada etapa do estudo
Anexo 1. Dados utilizados para cálculo do Mapa de Impedimento
Dados
Áreas Protegidas
Áreas Urbanas
Declividade
Descrição/ Fonte
Ministério do Meio Ambiente, IBAMA, CSR
Setores Censitários do IBGE (2001)
Shuttle Radar Topography Mission – NASA corrigidos
pela EMBRAPA.
Projeto RADAM
Solos
Anexo 2. Dados utilizados para cálculo do Mapa de Cobertura e Uso da Terra
Dados
Uso e Cobertura do Cerrado
Uso e Cobertura da Mata Atlântica
Uso e Cobertura da Amazônia
Uso e Cobertura dos Pampas
Uso e Cobertura da Caatinga
Uso e Cobertura do Pantanal
Descrição/ Fonte
Dados do PROBIO – MMA, 2007
Dados do PROBIO – MMA, 2007
Dados do PRODES – INPE, 2007
Dados do PROBIO – MMA, 2007
Dados do PROBIO – MMA, 2007
Dados do PROBIO – MMA, 2007
Anexo 3. Reclassificação dos dados do PROBIO
Classe original
Água
Cultura Agrícola
Pastagem Cultivada
Reflorestamento por Pinus ou Eucalipto
Área com influência urbana
Floresta Ombrófila Densa
Floresta Ombrófila Aberta
Floresta Ombrófila Mista
Classe atribuída
Água
Agricultura
Pastagem
Reflorestamento
Área Urbana
Remanescente Florestal
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. Floresta Estacional Semidecidual
Floresta Estacional Decidual
Formações Pioneiras
Savana
Savana Estépica
Savana Florestada
Vegetação Secundária
Áreas de Tensão Ecológica
Savana
Vegetação Secundária
Classe predominante selecionada para reclassificação
Anexo 4. Classes de aptidão agrícola
Produto
Algodão, Arroz, Feijão, Soja, Milho.
Cana
Classes de Aptidão
Apta
Apta e Produtora
Inapta
Inapta e Produtora
Área Excluída
Baixo Risco Climático
Risco de Temperatura Baixa
Risco de Excesso Hídrico
Baixo Risco com Irrigação de Manutenção
Baixo Risco com Forte Irrigação de Manutenção
Alto Risco Climático
Área Excluída
Anexo 5. Estoque de carbono e dados de emissão/ sequestro
Informação
Biomassa da Amazônia
Biomassa dos demais biomas
Biomassa das áreas de vegetação secundária
Biomassa das áreas de floresta de produção
Dados de emissão por cabeça de gado
Dados de emissão por cultivos
Fonte
Saatchi et al (2007)
Dados do MCT (2004) atribuídos às classes de vegetação
do PROBIO
Estimativas feitas a partir do mapa de Potencial de
Seqüestro de vegetação secundária fornecido pela
Iniciativa Verde
Estimativas feitas a partir do mapa de Potencial de
Seqüestro de Silvicultura fornecido pela Iniciativa Verde
EMBRAPA Cerrados
EMBRAPA
Anexo 6. Lista de Equipes/ Temas relacionados
Tema A – (UFMG) - Modelagem das Emissões Associadas ao Desmatamento e Potencial de Mitigação destas Emissões
Tema B - (Iniciativa Verde) - Remoções de carbono por Reflorestamento
Tema C – EMBRAPA - Modelagem das emissões associadas às Atividades Agrícolas e potencial de mitigação destas
emissões
Tema D – (EMBRAPA Cerrados): Modelagem das emissões associadas à Pecuária e potencial de mitigação destas emissões
Tema E – (ICONE) - Modelagem do Uso do Solo – Competição entre as Atividades Agrícolas, Pecuárias e Silvícolas
Tema F – (Centro de Energias Alternativas de Fortaleza) Biocombustíveis no Transporte – Etanol
7. Relação de Acrônimos
ARPA: Programa de Áreas Protegidas da Amazônia
BNDES: Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
CSR: Centro de Sensoriamento Remoto
DEGRAD: Mapeamento da Degradação Florestal na Amazônia Brasileira
DETER: Sistema de Detecção de Desmatamento em Tempo Real
EGO: Environment for Geoprocessing Objects
EMBRAPA: Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
Please note: part of the data may have been changed between the original reports submitted and the final comprehensive analysis for the Main Report. Por favor note: parte dos dados podêm ter sido modificados entre os relatórios originais e a análise final para o Relatório Principal. FAM: Fundo Amazônia
FAO: Food and Agriculture Organization
FLONAS: Florestas Nacionais
FNDF: Fundo Nacional de Desenvolvimento das Florestas
GEE: Gases de Efeito Estufa
IBAMA: Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e Recursos Naturais
IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
ICMbio: Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade
ICONE: Instituto do Comércio e Negociações Internacionais
INPE: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPAM: Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia
LULUCF: Land Use and Land use Change and Forestry
MCT: Ministério da Ciência e da Tecnologia
MMA: Ministério do Meio Ambiente
MODIS: Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
PAS: Programa Amazônia Sustentável
PNMC: Plano Nacional de Mudanças sobre o Clima
PPCDAM: Plano de Ação para Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia
PROBIO: Projeto de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira
PRODES: Programa de Monitoramento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite
RADAM: Radar na Amazônia
SBF: Serviço Florestal Brasileiro
UFMG: Universidade Federal de Minas Gerais
SRTM: Shuttle Radar Topography Mission
WWF: World Wide Fund for Nature
ZEE: Zoneamento Econômico Ecológico