Post on 07-Apr-2016
Linha de Base
Grupo de Estudo REDD+ no Amapá
1º. De Outubro de 2014IEF
Claudia Funiclaudiafuni@gmail.com
Referências
Reduções de Emissão do Desmatamento e da Degradação Florestal (REDD): Relatório de Avaliação de OpçõesPreparado para o Governo da NoruegaArild Angelsen et al, 2009
"Oficina para construção de níveis de referência para REDD+ no Amapá“Realizada dia 25 de julho de 2013 no auditório da SEMA/AP
Linha de base de crédito é o nível de referência em relação ao qual os benefícios climáticos são medidos e os incentivos financeiros são concedidos.
Linha de base de práticas rotineiras (BAU, na sigla em inglês) representa uma projeção do que ocorreria sem uma intervenção, e neste caso serve como padrão comparativo para medir o impacto de REDD, projetos, políticas ou atividades. Níveis de referênciaNível de referência é sinônimo de linha de base de crédito para fornecer incentivos a um país anfitrião de REDD se as emissões estiverem abaixo desse nível. A determinação de níveis de referência específicos por país deve se basear na melhor informação científica disponível e em negociações entre as partes. Os níveis de referência precisam ser atualizados ao longo do tempo para refletir nova e melhor informação.
Em 2010 - redução de 80% da taxa de desmatamento até 2020.
Linha de base do desmatamento é um dos principais componentes para projetos de REDD
Fonte: MCTI, 2013
Setor Energia
Fonte: MCTI, 2013
Setor Agropecuária
Fonte: MCTI, 2013
Processos industriais e tratamento de resíduos
Desmatamento
Padrão sugerido pela teoria de transição florestal:
AFBT: estágios iniciais desenvolvimento - alta cobertura florestal - baixas taxas de desmatamento.
AFAT: as taxas de desmatamento aceleram-se e a cobertura florestal se reduz (BEAD)
BFBD: taxas de desmatamento diminuem - cobertura florestal se estabiliza e pode começar a se recuperar.
A transição florestal terá o padrão influenciado pelo contexto de cada região:densidade populacional, estágio de desenvolvimento, estrutura da economia, forças econômicas mundiais e políticas governamentais.
Um país pode chegar a níveis muito baixos de cobertura florestal antes de estabilizar-se, ou, graças a políticas saudáveis, pode ser capaz de “saltar” a transição florestal — objetivo central da política de REDD.
Desmatamento - Transição florestal
A transição florestal descreve uma tendência ampla; uma extrapolação de taxas históricas, portanto, tende a subestimar o desmatamento BAU futuro dos países nos estágios iniciais de transição (AFBT), e a superestimar o desmatamento BAU dos países nos estágios mais avançados (BEAD e BFBD)..
Como estabelecer níveis de referência?
Modelos de previsão
Taxas históricas
Modelos preditivos
“Abordagem baseada em estoques:(i)medição baseada em estoques (para estimar as mudanças nos estoques de carbono da floresta [isto é, emissões/ remoções]), (ii) pagamentos baseados em estoques (incentivos ligados ao nível absoluto de estoques de carbono na floresta, em vez de mudanças nos estoques), e (iii) níveis de referência baseados em estoques (incluindo estoques de carbono na floresta, ou área florestal como substituto [proxy], como uma variável num fórmula de emissão de NR)”.
Como princípio geral, os incentivos devem estar ligados ao impacto sobre o clima, como as reduções antropogênicas de emissões e/ou o aumento das remoções.
As seguintes variáveis são relevantes para consideração numa fórmula de nível de referência:
• Desmatamento histórico nacional: Últimos dez anos, com alguma flexibilidade baseada na disponibilidade de dados, com atualização a cada cinco anos.
• Cobertura florestal: Nível de referência relativamente alto concedido a países com mais do que uma dada porcentagem de superfície terrestre coberta por florestas (com alguma flexibilidade baseada nas circunstâncias nacionais).
• PIB per capita: Nível de referência relativamente mais alto concedido a países abaixo de uma dada renda per capita.
Simulação das implicações de diferentes opções de níveis de referência
“Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis.”George Box
A análise avalia quatro opções diferentes:i.Nível de referência = desmatamento histórico nacional (DHN) (peso de 100 %)
ii. DHN + cobertura florestal (“quotas” iguais a 20 % do desmatamento histórico mundial alocadas a países com mais de 50 % de cobertura florestal)
iii. DHN + PIB per capita (“quotas” iguais a 10 % do desmatamento histórico mundial alocadas a países com PIB per capita abaixo de US$ 500)
iv. DHN + cobertura florestal + PIB per capita (100 % +20 % + 10 %)
Em cada uma das opções usa-se o fator de escalonamento global de forma a que o NR mundial = emissões históricas mundiais, isto é, as opções mostram diferentes modos de alocar aos países um NR mundial fixo. As simulações pressupõem um financiamento total de REDD de US$ 5 bilhões/ano.
Na opção 1, os países com alto desmatamento (AFAT e BEAD) recebem as maiores transferências, porque suas emissões são elevadas e porque há um maior potencial de reduções de emissão.
A introdução de cobertura florestal como critério (opção 2) aumenta significativamente a transferência para países com alta cobertura florestal (AFAT e AFBT). Em termos absolutos, o aumento vai de US$ 2,1 a US$ 3,1 bilhões.
Na opção 3, os países mais pobres recebem níveis de referência mais altos, e essa mudança relativamente modesta aumenta dramaticamente as transferências de REDD para esses países, de US$ 0,4 para US$ 1,7 bilhão/ano. O grupo AFBT tem também um ganho substantivo nesse cenário (US$ 0,3 a US$ 1 bilhão).
A opção 4 inclui tanto a cobertura florestal quanto o PIB per capita como critérios. Os resultados se situam entre as opções 2 e 3, com ganhos tanto para os países AFBT quanto para os mais pobres.
Monitoramento do Desmatamento
Há duas opções para estimar as emissões de desmatamento bruto:
(i)emissões brutas, as quais não incluem vegetação de substituição;
(ii) emissões líquidas, que incluem vegetação de substituição. As emissões líquidas consideram tanto o estoque de C da floresta que está sendo derrubada quanto o estoque de C da substituição do uso da terra, enquanto que as emissões brutas consideram apenas o estoque de C da floresta que está sendo derrubada.
As estimativas de emissões brutas de desmatamento bruto resultarão na superestimativa de uma ação REDD na atmosfera
Monitoramento da Degradação
O monitoramento de florestas que permanecem como florestas (ou seja, a degradação, conservação e manejo sustentável de florestas) é mais difícil que o monitoramento do desmatamento.
Para algumas atividades, o benefício climático é pequeno em relação ao custo do monitoramento.
Em geral, os fatores de emissão para atividades relacionadas com a redução de emissões da degradação frequentemente resultam em poucos benefícios climáticos, são difíceis de monitorar, requerem alto nível de capacidade local e atualmente têm alto custo de monitoramento.
A aplicação de novas técnicas de satélite pode ajudar a reduzir esses custos.
Amapá - projeção do desmatamento - novos investimentos e infraestruturas planejadas e em execução.
metodologia e tecnologia para monitoramento da degradação a fim de monitorar as áreas de plano de manejo.
Emissão de CO2 através de transporte, geração de energia, etc, também deve ser calculada - nventário estadual de emissões
Devem ser trabalhadas decisões políticas para definir a taxa de desmatamento.
"Oficina para construção de níveis de referência para REDD+ no Amapá“Realizada dia 25 de julho de 2013 no auditório da SEMA/AP
1 - Qual série histórica adotar?A - PRODES. Vantagem: está pronta, abrange o período necessário para análise e verificação. Dados oficiais federais.Desvantagem: é um monitoramento inadequado para o Amapá, devido às nuvens e tamanho mínimo do pixel adotado (6,25 ha); monitora apenas área de não floresta e a grande porção impactada e sobre pressão no Amapá está sobre o Cerrado e Campos Inundáveis. Devido às limitações para monitoramento do Amapá, as taxas de desmatamento do Estado apresentadas pelo PRODES são inferiores às taxas reais.B- SEMAVantagem: adota o pixel de 30 m, analisa todas as fitofisionomias. Desvantagem: bianual, com quatro períodos avaliados: 1997/2002, 2003/2004, 2005/2006, 2007/2008 e 2009/2010. Não há monitoramento para 2011/2012 devido à grande quantidade de nuvens e ausência de imagens LandSat por inoperabilidade do sensor.C- RapidEyeVantagem: imagem de alta resolução, adquirida gratuitamente a partir do convênio com MMADesvantagem: não há série histórica, é sensor óptico (influência das nuvens)D- RadarVantagem: não há limitação das nuvens.Desvantagem: não possuímos arquivo com série histórica e seria onerosa sua aquisição, caso fosse possível.
Taxas históricas
PROJETO PRODESMONITORAMENTO DA FLORESTA AMAZÔNICA BRASILEIRA POR SATÉLITE
Maior série histórica. Apresenta taxas anuais desde 1988.
214 imagens de satélite (LandSat) para recobrir a Amazônia Legal.
Amapá: 13 imagens
Resultado de mapeamento do PRODES
Amarelo: desmatamento consolidadoMagenta: área de não floresta
Verde escuro: FlorestaAzul claro: nuvensAzul escuro: água 21CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
Taxas históricas
Taxa anual por estado (1988 - 2011)
Anos
23CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
Ano Area km²1988 60
1989 130
1990 250
1991 410
1992 36
1993 0
1994 0
1995 9
1996 0
1997 18
1998 30
1999 0
2000 0
2001 7
2002 0
2003 25
2004 46
2005 33
2006 30
2007 39
2008 100
2009 70
2010 53
2011 66
2012 27
2013 23
Acumulado 1988-2013
1462
Taxas anuais do desmatamento - 1988 até 2013 - do Estado do Amapá (km2/ano)http://www.obt.inpe.br/prodes/prodes_1988_2013.htm
Taxas históricas
Destamento 2013
Taxas históricas
Classe Quantidades de polígonos Área km²DESFLORESTAMENTO 814 24,17FLORESTA 25154 52.456,66NUVEM 28541 58.348,61RESIDUO 7 0,46
Destamento 2013
Taxas históricas
Classe Quantidades de polígonos Área km²DESFLORESTAMENTO 742 19,47FLORESTA 22218 72.996,93NUVEM 18255 37.833,54RESIDUO 5 0,26
Desmatamento 2012
Estimativa de área florestal não observada = 22.908,77 km²
Taxas históricas
Análise temporal do desmatamento no Amapá
28CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
Projeção /Cenário Futuro
IDESAM não trabalha com programas de modelagem. Faz previsão futura utilizando apenas dados do PRODES e estoque-fluxo. Cálculos realizados em tabela Excel
A linha de base calculada para o Amapá apresenta média de 15 km2 de área desmatada por ano.
EMBRAPA e IEPA fizeram projeções de cenários futuros para a região do Oiapoque.
Para cenário futuro consultar obras do PAC, PDRI, Licenças do IMAP, Regularização Fundiária, programas do governo estadual.
Modelos preditivos
3 - Projeção /Cenário Futuro
IDESAM não trabalha com programas de modelagem. Faz previsão futura utilizando apenas dados do PRODES e estoque-fluxo. Cálculos realizados em tabela Excel
A linha de base calculada para o Amapá apresenta média de 15 km2 de área desmatada por ano.
EMBRAPA e IEPA fizeram projeções de cenários futuros para a região do Oiapoque.
Para cenário futuro consultar obras do PAC, PDRI, Licenças do IMAP, Regularização Fundiária, programas do governo estadual.
Modelos preditivos
Fonte: Apresentação SEICOM
DEMOGRAFIA POPULAÇÃO: 669.526 Hab
31CGTIA/SEMA, Julho 2013
FATORES QUE PODEM INFLUENCIAR NO DESMATAMENTO
Modelos preditivos
Modelos preditivos
Modelos preditivos
Modelos preditivos
Modelos preditivos
SETOR FUNDIÁRIO
IMÓVEL_RURAL/IMAP
AREA DA AMCEL
ÁREA DA JARI CELULOSE
ASSENTAMENTO_INCRA
36CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
QUADRO ATUAL DA MINERAÇÃO NO AMAPÁ
Fonte: Apresentação SEICOM
37CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
REBANHO NO ESTADO (IBGE, 2007)REBANHO NO ESTADO (IBGE, 2007)
Dados Agropecuários
38CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
ESTRADAS Asfaltamento das principais rodovias do Estado.
INTEGRAÇÃO INTERNA E EXTERNA Finalizar obra do novo aeroporto,Finalizar BR 156 a Norte e Sul,Asfaltamento de rodovias estaduais.
PORTO DE SANTANA Ampliação e Modernização do Porto de Santana; Implantação de portos pesqueiros: Oiapoque e Calçoene Implantação de obras para entrada e escoamento da produção da Amazônia e Centro-Oeste: grãos e outros produtos.
DISTRITO INDUSTRIAL Ampliação e modernização (Macapá e Santana) Implantação de novos Distritos: Oiapoque, Calçoene, Laranjal do Jari
Fonte: SEICOM39CGTIA/SEMA, Julho 2013
PLANEJAMENTO E PROPOSTAS DO GOVERNO PARA INFRAESTRUTURA
Modelos preditivos
QUADRO ATUAL •Potência efetiva: 240 MW (UHE Paredão - 78 MW + Termelétricas 162MW)
EM FASE DE IMPLANTAÇÃO / Licenças (2015): 1.100MW •Ferreira Gomes - 252MW (2013) •Linhão do Tucuruí - Conexão ao Sistema Interligado Nacional - Sin (2013) •Caldeirão - 219MW (Em Licenciamento) • Repotencialização de Paredão – 122 MW •Santo Antônio / Jari – 373MW (2015) •PCH Salto Cafesoca – 7 a 15 MW (Licença) •PCH Capivara – 35MW (Licença) •PPP – Linhão de distribuição Paredão a Serra do Navio
Ampliação da oferta e distribuição de energia:
Fonte: SEICOM40CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
Desmatamento nos domínios florísticos
41CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
42CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
ACESSOS
43CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
LOCALIDADES
44CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
ÁREAS ALTERADAS
45CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
ASSENTAMENTOS
46CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
TERRA INDIGENA
47CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
ÁREAS PROTEGIDAS
48CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
2 - Qual linha de base adotar?
A - Calcular, no estado, uma linha de base para o AmapáVantagem: trabalhar com dados mais realistas, que representem melhor as alterações em todas as fitofisionomias.Desvantagem: pode demorar muito tempo para gerar a informação da série histórica.
B - Adotar a linha de base calculada pelo IDESAM/SISREDDIDESAM utiliza os dados do PRODES associados com estoque de carbono florestal.Vantagem: a linha de base está calculada, pode ser utilizada imediatamenteDesvantagem: não sabemos se a informação está subestimada, superestimada, ou correta.
C- Metodologia IDESAM + Fator de AjustePara adotar uma linha de base que já possa ser utilizada e minimizar impactos negativos, caso os valores obtidos sejam desfavoráveis para o Estado, o Amapá irá calcular o “fator de ajuste” e adotar novos valores futuramente, caso necessário.
estoques
Estoque (km2) % EstoqueRedução do
Desmatamento (km2)
% na Redução Nacional
UREDD (%)
Acre 132.411,36 4,7% 203,52 3,8% 4,2%Amazonas 1.238.015,72 43,9% 81,82 1,5% 22,7%
Amapá 70.981,59 2,5% - 3,50 -0,1% 1,2%Maranhão 34.578,31 1,2% 275,00 5,1% 3,2%
Mato Grosso 321.108,87 11,4% 3.324,13 62,1% 36,8%Pará 792.542,02 28,1% 595,60 11,1% 19,6%
Rondônia 131.382,66 4,7% 726,32 13,6% 9,1%Roraima 90.939,86 3,2% 9,64 0,2% 1,7%Tocantins 10.273,76 0,4% 137,49 2,6% 1,5%
TOTAL 2.822.234,15 100% 5.350,02 100% 100%
2006
(taxa histórica de desmatamento) – (desmatamento
verificado) em 2006(Source: PRODES)
Redução do desmatamento por
Estado da Amazônia
brasileira, em relação a redução do desmatamento
na Amazônia brasileira (%)
U-REDD: Alocação por Estados da Amazônia
brasileira, baseado em um mecanismo estoque-fluxo, considerando a partilha de 50% para fluxo e 50% para
estoques
Fontes: Cattaneo. A, 2009 ; OSIRIS, 2009 ; BANTER, 2010.
Área florestal (km2) em 2006
(Amazonia brasileira)(Fonte: PRODES)
Área florestal por Estado em relação área florestal da
Amazônia brasileira (%)
Fonte: Idesam 2012
estoques
Distribuição de UREDD entre Governo Federal e Estados
estoques
Definição de meta de governoE importante verificar o que está contido nas metas de governo para desmatamento.
Adotar um valor rígido, sem margem, para linha de base não é aconselhável, pois pode acarretar em uma meta de redução difícil de ser obtida.
Desmatamento
A presidente da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA), senadora Kátia Abreu, destacou nesta segunda-feira, que o Brasil já cumpriu 88% da meta de redução do desmatamento para 2020, estabelecida na Conferência do Clima de Copenhague em 2009, o que, segundo ela, comprova a sustentabilidade do agronegócio brasileiro. Em palestra sobre “Código Florestal: preservação e progresso”, no Fórum de Sustentabilidade promovido pelo jornal Folha de S. Paulo, a senadora disse que o país está em situação confortável em termos ambientais, pois restam apenas 12% a cumprir do compromisso internacional, nos próximos seis anos.
Brasil cumpriu 88% da meta de redução do desmatamento para 2020http://ruralcentro.uol.com.br/noticias/brasil-cumpriu-88-da-meta-de-reducao-do-desmatamento-para-2020-77682#y=400