%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.02.18.22
%2 sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.02.18.22.47
%T Fatores de degradação florestal atuantes em diferentes estágios da fronteira agropecuária na Amazônia: estudo de caso na região de Sinop, MT
%J Forest degradation factors applied to different stages of the logging frontier in the Amazon: case study at the region of Sinop, Brazil
%D 2017
%8 2017-08-24
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 145
%A Capanema, Vinicius do Prado,
%E Rennó, Camilo Daleles (presidente),
%E Escada, Maria Isabel Sobral (orientadora),
%E Sant'Anna, Sidnei João Siqueira (orientador),
%E Monteiro, Antônio Miguel Vieira,
%E Shimabukuro, Yosio Edemir,
%E Pinheiro, Taíse Farias,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K degradação florestal, fronteira madeireira, análise de regressão, forest degradation, frontier logging, regression analyses.
%X A intensificação da ocupação da Amazônia brasileira, decorreu de um conjunto de ações do Estado a partir da década de 60, que tinha como intuito promover a integração e o desenvolvimento dessa região. Dentre os principais impactos gerados, destacam-se o desmatamento, que pode ser entendido como a remoção completa da vegetação em um curto período de tempo, e a degradação florestal, que é a alteração da vegetação à longo prazo devido a exploração seletiva de madeira e a ação de fogo florestal. Muitos estudos têm sido realizados com objetivo de avaliar e compreender o desmatamento e a degradação florestal, contudo, a degradação ainda é pouco compreendida. O estudo da degradação florestal requer longos períodos de observação, pois as alterações na vegetação ocorrem de maneira gradual ao longo do tempo. Os fatores que causam, interferem ou intensificam a degradação florestal podem variar ao longo tempo e podem se relacionar com o estágio de desenvolvimento da região onde ocorrem. Partindo dessa premissa, o objetivo dessa pesquisa é determinar se o conjunto e a contribuição (peso) dos fatores que interferem na degradação florestal se modificam ao longo do tempo. Para tal, foi utilizada uma base de dados anual de degradação florestal de 31 anos (1984-2015) originada da integração de dados de degradação florestal produzidos por Pinheiro no período de 1984-2011, e de dados gerados neste estudo para o período de 2012-2015, para a cena 226/068 do sensor TM/Landsat em que se insere o município de Sinop, MT, região de fronteira madeireira na Amazônia. Os dados de degradação florestal gerados neste estudo utilizaram os mesmos procedimentos metodológicos empregados por Pinheiro (2015) que contou com uma etapa de classificação espectral para extrair os elementos indicadores de degradação florestal como pátios de estocagem de madeira, trilhas de arraste e fogo florestal; e uma etapa de classificação estrutural que categorizou esses elementos de acordo com uma tipologia de padrões de degradação florestal. A série histórica de degradação florestal foi dividida em três períodos, 1984 a 1994, 1995 a 2004 e, 2005 a 2015. A definição desses períodos baseou-se na análise de marcos históricos relacionados com o desenvolvimento da fronteira madeireira. A determinação dos fatores de degradação de cada período foi realizada por meio de análise de regressão cujos resultados revelaram a persistência de variáveis independentes relacionadas com três fatores nos períodos de analisados: o desmatamento, o fogo florestal e as estradas, representados pelas variáveis distância de áreas desmatadas, distância de áreas queimadas e distância de estradas. Nos dois últimos períodos foram acrescentadas ao modelo as variáveis Densidade de Kernel de focos de calor e distância de planos de manejo. A maior importância da variável Densidade de Kernel de focos de calor, apenas a partir do segundo período pode ser explicada devido à maior disponibilidade de dados. No caso da variável distância de planos de manejo, sua presença no modelo pode ser explicada devido ao estabelecimento de políticas de controle do desmatamento que definiram critérios para a exploração dos recursos florestais. Apesar das três variáveis terem persistido nos modelos nos três períodos, sua contribuição variou. No primeiro período, a variável que mais contribuiu para explicar a intensidade de degradação foi a distância de queimadas caracterizando a fase inicial de ocupação da região onde o sistema corte-queima da floresta para implantação de culturas e pasto predominava na região. No segundo período, a maior contribuição foi da variável distância de áreas desmatadas, esse período foi o que apresentou os anos com os maiores índices de desmatamento na cena analisada. Por fim, no terceiro período, há um maior equilíbrio em relação ao peso das variáveis, mas as variáveis distância de estradas e distância de planos de manejo se destacaram. A importância das estradas neste período ocorreu devido a melhoria e expansão da malha viária impulsionada pelo agronegócio, o que facilitou o acesso a floresta. Ao mesmo tempo, o modelo deste período indica que as políticas públicas de controle e combate à exploração ilegal de madeira a partir da criação de planos de manejo florestal passaram a ser mais eficazes na região. A abordagem utilizada para identificar os fatores que influenciaram a degradação florestal em cada período se mostrou adequada e possibilita a recomendação de ações individualizadas que garantam controle mais eficaz da degradação florestal em áreas que possuem contextos históricos e que apresentam características semelhantes às da área de estudo. ABSTRACT: The intensification of Brazilian Amazon occupation occurred mainly from the 60 decade. The occupation objective was to integrate and to develop, but it also increased the environmental impacts. The main impacts caused by the intensification of occupation was deforestation and forest degradation. Deforestation is defined as when vegetation is completely removed and it usually happens in a short time. Forest degradation is the long-term and gradual reduction of canopy cover caused by forest fire and logging. Many researches had been done to study deforestation. However, there are few studies about forest degradation; it is due to process, which usually takes a long timeframe observation. The claim here is that the forest degradation process is heterogeneous throughout the time. Thus, the objective of this study is to verify if the set and the weight of the variables which most influenced forest degradation changes throughout the time. To do that, it was used a 31 annual database (1984-2015) obtained from a forest degradation data made by Pinheiro (2015) (1984-2011) plus a forest degradation data generated from this study (2012 -2015). We selected the path/row 226/068 from Tm/Landsat, which included the Sinop municipality, north Mato Grosso, Brazil as a study case of frontiers logging. We divided the multitemporal database in three different periods (1984 to 1994, 1995 to 2004 and 2005 to 2015) to determine which the variables have influenced forest degradation throughout the time using regression analyses. These periods were determined considering historical landmarks according to bibliography. The regression analyses results showed that deforestation, fire and road networks influenced forest degradation in all periods. In addition, the variables related to these factors were distance from deforested areas, distance from burned areas and distance from roads. The results also demonstrated that as closer from deforested areas, burned areas and roads, as more intense forest degradation is. Variables like hot spots kernel density and distance from forestry management were only reviewed from the second period onwards. We believed the hot spots kernel density contribution started in the second period due to availability of data. At the same way, distance from forestry management was just identified in the second period because of the emergence of public policies that established guidelines for the exploitation of forest resources. At the first period, the greatest weight variables where distance from burned areas and distance from deforested areas, respectively. We believe there was an association between the relative importance of these two variables and the slash and burn system used in the area at the beginning of occupation. The greatest weight variable were distance from deforested areas at the second period. It can be associated with the highest deforestation rates registered by PRODES project. Lastly, in the third period, the highest weight variables were distance from roads and distance from forestry management. The roads network greatly increased at this time and it could be associated to the agribusiness consolidation, which required a better roads network condition. In addition, the forestry management influence is associated to the increase of forestry management areas, because of public policies to control and combat illegal logging and incentives to forest management plans. In general, the results showed that the set of variables, which interfered in forest degradation, did not change abruptly over time. The relative contribution (weight) of each variable reflected the different stages of the frontier logging.
%@language pt
%3 publicacao.pdf