PROJETO LUPIS. Políticas de uso da Terra e o Desenvolvimento Sustentável em Países em Desenvolvimento

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1 PROJETO LUPIS Políticas de uso da Terra e o Desenvolvimento Sustentável em Países em Desenvolvimento Coordenação: Saulo Rodrigues Filho e Marcel Bursztyn CDS Centro de Desenvolvimento Sustentável UnB Universidade de Brasília LUPIS contract number 36955

2 O PROJETO LUPIS OBJETIVO GERAL De que maneira políticas públicas de uso da terra interferem no desenvolvimento sustentável de países em desenvolvimento? Avançar na compreensão dessa questão é o objetivo principal do projeto LUPIS (Land Use Policies and Sustainable Development in Developing Countries), que conta com financiamento da União Européia e a participação de sete países em desenvolvimento, inclusive o Brasil. O projeto teve duração de 3,5 anos ( ).

3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Elaborar e aplicar um sistema de avaliação ex-ante da sustentabilidade de políticas públicas de uso da terra em países em desenvolvimento. Iniciado em fevereiro de 2007, o projeto vem se somar a uma série de esforços hoje empreendidos no mundo no sentido de tornar operacional o conceito de desenvolvimento sustentável.

4 OBJETIVOS ESPECÍFICOS O PROJETO LUPIS buscou desenvolver ferramentas de avaliação baseadas em iniciativas já existentes na Europa (modelos SEAMLESS e SENSOR). Essas ferramentas foram testadas em um número seleto de países: Mali, Quênia,Tunísia, China, Índia, Indonésia e Brasil. Os 7 estágios no projeto: 1. Seleção de problemas e dificuldades 2. Seleção de políticas de uso da terra 3. Preparação de indicadores de sustentabilidade 4. Seleção de ferramentas e modelos que serão aplicados 5. Coleta de dados de informações 6. Implementação de ferramentas 7. Interação com os usuários

5 CONSÓRCIO INTERINSTITUCIONAL DO PROJETO LUPIS Landbouw-Economisch Instituut (LEI) B.V., The Netherlands. Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD), France. Universitetet i Oslo (UiO), Norway. Wageningen Universiteit (WU), The Netherlands. Leibniz-Zentrum fuer Agrarlandschafts- und Landnutzungsforschung e.v. (ZALF), Germany. Institut des Régions Arides (IRA), Tunisia Kenya Agricultural Research Institute (KARI), Kenya Ashoka Trust for Research in Ecology and the Environment (ATREE), India Nanjing Agricultural University (NJAU), China. Institut d'economie Rurale (IER), Mali. Gadjah Mada University (GMU), Yogyakarta-Indonesia. Fundação Universidade de Brasilia (CDS-FUB), Brazil.

6 Partner Case Study Issue LUPIS case studies NJAU, China Taihu Lake Basin Water pollution ATREE, India Karnataka Agrarian crisis, farmer suicides GMU, Indonesia Yogyakarta Land degradation IER, Mali Office du Niger Impact of policies on the cooperation and sustainability of various production systems IRA, Tunisia Oued Oum Zessar Land degradation KARI, Kenya Narok Subdivision of land CDS, Brazil Road BR-163 Side effects of infrastructure projects in Amazonia

7 CONTEXTUALIZAÇÃO DO ESTUDO DE CASO NO BRASIL Os estudo de caso tem foco no uso da terra e nos impactos relacionados com o desenvolvimento sustentável e com as políticas públicas. Brasil Rodovia BR-163 Efeitos indiretos relacionados com a pavimentação da rodovia (estradas secundárias, expansão da fronteira agrícola, Código Florestal, etc.).

8 PROJETO LUPIS OBJETO DE ANÁLISE WP1: Co - Coordenação e Planejamento do Projeto WP3: Políticas de uso da terra relevantes para o Desenvolvimento Sustentável WP4: Desenvolvimento e definição de ferramentas e indicadores WP5: Desenvolvimento base de dados WP6: Aplicação de ferramentas e definição de ferramenta genérica WP2: Desenho de Análises Estrutrurais WP7: Avaliação de Políticas Públicas

9 Setores e Funções do uso da terra - SENSOR Agricultura Manejo florestal Conservação da natureza Infraestrutura de transporte Energia Turismo Multifuncionalidade Uso da terra Produção Econômico Social Ambiental Cultural Ecológico Funções Limiares Metas Desenvolvimento Sustentável Espaço para escolha da sustentabilidade Região x Região y Região... Região... Região... Região n Atores Envolvidos

10 Projeto LUPIS - Brasil Avaliação de Impacto de Políticas Públicas na Sustentabilidade do Uso da Terra na BR-163, Amazônia, Brazil Fórum Nacional de Políticas Públicas Projeto LUPIS Brasília, 24 de Maio de 2011

11 PROJETO LUPIS Estudo de Caso BR-163

12 Políticas como Vetores KEY POLICY OPTIONS 1) Environmental Protection: Surveillance System, Creation of Conservation Units 2) Economic Land Use: Land Tenure Regularization; 3) Social Protection: Direct income transfer (Family Grant) and Land Reform; 4) Territorial Zoning: Ecological Economic Zoning and Forest Code.

13 Desmatamento por Municípios Municipality Deforestation extent (until 2007) Sorriso (MT) 75% Sinop (MT) 63% Alta Floresta (MT) 55% Guarantã do Norte (MT) 49% Novo Mundo (PA) 40% Marcelândia (MT) 25% Rurópolis (PA) 23% Feliz Natal (MT) 16% Novo Progresso (PA) 12% Trairão (PA) 8% Itaituba (PA) 7%

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15 Modelagem da Dinâmica de Uso da Terra Estudo de Caso BR-163 Saulo Rodrigues-Filho, René Verburg, Diego Lindoso, Nathan Debortoli Marcel Bursztyn, Ingrid Nesheim and Desmond McNeil Autores do Centro de Desenvolvimento Sustentável, Universidade de Brasília, Brasil; Universidade de Wageningen, Holanda; Centro de Desenvolvimento e Meio Ambiente, Oslo, Noruega LUPIS contract number GOCE

16 LUPIS contract number GOCE

17 Modelo LUSMAPA (Land Use Simulator Mato Grosso Para) simula mudanças no uso da terra na região estudada. Mudanças de uso da terra causadas por dois vetores principais: Preço das Commodities (gado e soja) Taxas de Migração A pavimentação da BR 163 acelera a expansão da fronteira agrícola em direção ao norte. As mudanças de uso da terra são simuladas e indicadores de diferentes Funções de Uso da Terra (Land Use Functions) calculados

18 Componentes do Modelo Três regiões foram delimitadas: Sul (4 municípios): Cerrado Floresta Mesófila (CM) Central (3 municípios): Floresta Mesófila (FM) Norte (4 municípios): Floresta Amazônica (FA) Vegetação: classificada em 3 categorias segundo o grau de proteção Fora de áreas de proteção Sob Código Florestal UCs e TIs Santarém Sul Central Norte

19 Modelo em Plataforma Stella/Berkeley-Madonna

20 Preço da carne como vetor do desmatamento R² =0,9479 Preço Internacional da carne (FAO) determina fortemente o número de cabeças de gado no estudo de caso (Sul + Centro + Norte)

21 Preço da Soja como vetor do desmatamento R² =0,8934 Preço Internacional da soja (FAO) determina fortemente a produção de Soja no estudo de caso (Sul + Centro + Norte)

22 Taxa de Migração como vetor do desmatamento Taxas de Migração (IBGE) e de Desmatamento (INPE) na sub-região Norte mostram padrões comparáveis

23 Resultados Calibração do Modelo Modelagem dos dados históricos

24 Uso da Terra Simulado X Observado( ) Sul

25 Uso da Terra Simulado X Observado( ) Central Vetor Político?

26 Uso da Terra Simulado X Observado( ) Norte Vetor Político?

27 Avaliação Prognóstica do Uso da Terra em 2020 (Ex-ante Impact Assessment on Land Use in 2020)

28 Cenários 1) Vetores econômicos e sociais: preço das commodities (carne e soja) e migrações - Alto Crescimento e Baixo Crescimento 2) Vetores políticos: governança ambiental (UCs, TIs e Código Florestal) - Alta Governança (alta efetividade na implementação das políticas ambientais) - código florestal atual - código florestal revisto - Baixa Governança ( baixa efetividade na implementação das políticas ambientais) - baseline - código florestal atual - código florestal revisto

29 Soy price Vetor Econômico: preço da soja Historic 3%growth 8%growth year Os mesmo fatores de crescimento foram usados para o preço da carne

30 Fatores de Emissão Floresta Mesófila: 302 t CO 2 /ha Floresta Amazônica: 415 t CO 2 /ha Carbon Stock: N C S fonte: Houghton et al, 2000 Cerrado : 212 t CO 2 /ha

31 Resultados: BAIXO crescimento econômico e populacional Low price: Indicator performance relative to baseline REVISED GOVERNANCE GOVERNANCE REVISED BASELINE Relative difference with baseline governance scenario (%) Job & income Education Health GDP services Transport costs Beef income Soy income Timber income Biodiversity Natural vegetation SUM CO2 SUM deforestation

32 Resultados: ALTO crescimento econômico e populacional High price: Indicator performance relative to baseline REVISED GOVERNANCE GOVERNANCE REVISED BASELINE Relative difference with baseline governance scenario (%) Job & income Education Health GDP services Transport costs Beef income Soy income Timber income Biodiversity Natural vegetation SUM CO2 SUM deforestation