característica dos dados, cálculos, incertezas e sistema de monitoramento Ane Alencar

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1 Carbono florestal nos estados da Amazônia Brasileira: característica dos dados, cálculos, incertezas e sistema de monitoramento Ane Alencar

2 Conteúdo O que é o carbono? Como podemos medir? Quais os tipos de dados existentes? Alguns resultados para os estados da Amazônia Exemplo de um sistema de monitoramento

3 O Que é o Carbono Florestal? Relação entre carbono e biomassa

4 Incertezas no Cálculo de Carbono Estimativas de biomassa e de desmatamento são fatores chave em cálculos do estoque de carbono, e portanto fundamental para o calcular os seus fluxos. 60% da incerteza em fluxos de carbono provenientes de desmatamento na Amazônia brasileira é atribuída a incertezas em estoques de carbono 1 Fonte: Houghton et al. 2002

5 Métodos para mapear Biomassa/carbono florestal em grandes areas 1) Inventários Florestais (ex. RADAM) 2) Abordagem Estratificar & Multiplicar (EM) Atribuir um valor médio de biomassa para classes de vegetação identificadas por sensoriamento remoto (ex. Nogueira et al.2008) 3) Abordagem Combinar & Atribuir (CA) Extensão da abordagem EM, com o uso de SIG e informação de múltiplas camadas (ex.saatchi et al. 2007) 4) Abordagem de Sensoriamento Remoto Direto (DR) Modelos empíricos onde dados de SR são calibrados com estimativas de campo (ex.baccini et al. 2012) Fonte: Goetz et al. 2009

6 Sobre os dados de inventário Qualidade dos dados dos inventários florestais 1) Somente alguns países/regiões tem e está atualizado 2) As medidas não são consistentes (DAP de espécies, desenho amostral 3) A distribuição espacial não é ótima para a extrapolação utilizando dados de sensoriamento remoto Grid do MODIS 500m e os transectos da FAO (em branco) Fonte: Baccini e Walker

7 Medidas de campo Fonte: Baccini e Walker

8 Mapa de pontos do RADAM

9 Ex: Interpolação de dados de campo Fonte: Malhi et al. 2006

10 Abordagem Estratificar e Multiplicar (EM) Precisa de um número adequado de amostras exigidas para cada classe Mapa de vegetação com 10 classes Acumula os erros dos mapas temáticos Cobertura da terra relacionada apenas parcialmente à biomassa (variabilidade da classe)

11 Ex. Valor médio por classe de vegetação Fonte: Nogueira e Fearnside 2008

12 Abordagem Combinar & Atribuir Usa outros dados de SIG para ajudar a refinar a área de um determinado tipo de estrutura vegetal Acumula os erros dos mapas temáticos Ainda é limitado para capturar a variação dos estoques em uma pequena área

13 Ex. Combinar e atribuir Fonte: Saatchi et al. 2007

14 Abordagem direta Metodologia de custo benefício efetiva para inventários nacionais e subnacionais de estoque de carbono e linhas de base É consistente no tempo e espaço Baseada em combinação de medidas de campo e dados de sensoriamento remoto

15 Método Baccini et al.

16 Metodologia Calibração de dados de sensoriamento remoto com medidas de biomassa Relacionar valores das imagens com medidas de biomassa Medidas de campo Representativas do pixel das imagens de satélite Algoritmo para o mapeamento de biomassa Modelo baseado em árvore de decisão (random Forest)

17 Dados utilizados Dados de biomassa: Medidas de inventário florestal Dados de sensoriamento remoto: SPOT e RADAR/ALOS MODIS ICESAT/GLAS (lidar)

18 Passo a passo Conduzir inventa rio florestal ao longo dos tro picos em alguns pontos amostrados pelo GLAS (~300); Desenvolver uma relac a o entre a biomassa medida nesses pontos e me tricas estuturais derivadas dos perfis GLAS; Usar a relac a o desenvolvida em (2) para estimar a biomassa em milhares de pontos GLAS, que na o foram medidos em campo; Desenvolver uma relac a o entre MODIS e a biomassa estimada por GLAS; Usar a relac a o desenvolvida em (4) para estimar a biomassa em cada pixel do MODIS, gerarando um mapa de biomassa florestal.

19 The Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) Fonte: Baccini e Walker Dados : LiDAR e sua relação com biomassa Dados de satélite Mosaico do MODIS (produto NBAR) com melhores cenas sem nuvem ICESAT LIDAR (GLAS)

20 Fonte: Baccini e Walker Dados MODIS 7 Bandas espectrais Mosaico com melhores cenas para reduzir a cobertura de nuvens e falha nas imagens Integração com LIDAR GLAS para estimar biomassa e para calibração e validação

21 Extrapolando os dados de campo Fonte: Baccini e Walker

22 Dados de campo ajustados ao Fonte: Baccini e Walker GLASS

23 Fonte: Baccini e Walker

24 Fonte: Baccini e Walker

25 Fonte: Baccini et al. 2012

26 Estas estimativas podem melhorar? Coleta de novos dados de inventa rio coincidentes com GLAS (ou lidar aerotransportado) e ajuste de modelos especi ficos pro Estado. Simples atualizac a o do mapa de biomassa usando os modelos existentes, mas dados MODIS mais recentes. Uso de dado o ptico com maior resoluc a o espacial no lugar de MODIS?

27 Comparação Saatchi com dados de campo

28 Comparação entre Saatchi e Nogueira para as TI

29 Estoque de C por estado da Amazônia Estado Propriedades Privadas e Terras Públicas Estoque de Carbono em Floresta 2008 (Pg ou Gt ou 1 bi de toneladas de C) Terras Indígenas Unidades de Conservação Uso Sustentável Unidades de Conservação Proteção Integral Assentamento s Quilombos Total do Estoque em Floresta Estoque do Estado Acre Amapá Amazonas Maranhão Mato Grosso Pará Rondônia Roraima Tocantins Total

30 Carbono (bilhões ton) Estoque de carbono nos estados da Amazônia Estoque perdido Estoque existente Percentual do estoque perdido 52% 48% 60% 50% 15 40% 10 25% 25% 30% 20% 5 2% 13% 4% 2% 9% 10% - 0%

31 CalCarbono: exemplo de sistema de monitoramento de Carbono

32 Contexto Necessidade de uma ferramenta integrada e transparente que contabilize de forma hierarquica a variação nos estoques de carbono dos estados da Amazônia e Brasil usando os resultados de modelagem disponibilizados pela comunidade científica Dados Modelos Plataformas p tomada de decisão

33 Calculadora de Carbono O que é Uma plataforma de monitoramento e contabilidade de carbono baseada em dados provenientes de modelagem Objetivo Facilitar o acesso as informações relacionadas aos estoques de carbono e sua variação nas diversas categorias fundiárias dos estados da Amazônia e Cerrado.

34 Vantagens Facilitar o acompanhamento dos impactos da ação de projetos e programas Dar mais agilidade na análise das informações ambientais Permitir a contabilidade de forma hieraquica garantindo a conexão entre as escalas

35 Sistema hierárquico e escalonável Cat. Fundiária Estado Região ou bioma País PNMC

36 Biomassa Custo De Oport. Risco Incêndios Seca Conversão e compatibilização Estrutura do CalCarbono Cob. florestal CalCarbono Degradação Regeneração Chuva Temperatura Idade da reg. Banco de dados Rotinas Calculos Filtro e extração de dados Relatórios customizados e mapas temáticos Produtos de Modelagem

37 Conversão e compatibilização Algumas rotinas CalCarbono Regeneração potencial Rotinas Calculos Banco de dados Filtro e extração de dados Desmatamento evitado

38 Regeneração potencial CA: quantidade de carbono acima do solo em Mg/ha em solos arenosos e argilosos. I: tempo (em anos) desde que a área foi desmatada. T: temperatura média nos meses em que a precipitação 100 mm. P: proporção de meses em que a precipitação 100 mm.

39 Desmatamento Evitado Devtp = X * (2020 Anobase) X = Média dos últimos 10 anos área

40 Página Principal do CarbonCal

41 Cálculo de carbono áreas existentes Seleciona um tipo de área Pode selecionar um Estado Pode selecionar uma área específica Clicar em Gerar Relatório

42 Cálculo de carbono Relatório Permite selecionar outro ano Permite selecionar outra Região

43 Cálculo de carbono Relatório Permite selecionar outra Região

44 Cálculo de carbono Relatório Permite selecionar outra Região Gráfico

45 Cálculo de carbono digitalizar área Permite digitalizar uma área no mapa e obter um relatório semelhante ao apresentado para áreas existentes.

46 CalCarbono Acre

47 1. Situação dos estoques de carbono: área dos principais tipos de cobertura vegetal do estado ou categoria (floresta, floresta degradada, regeneração e área produtiva), e a densidade média de carbono por tipo de cobertura 2. Variação dos estoques de carbono: variação anual do estoque de carbono na propriedade para as áreas de floresta e regeneração. 3. Desmatamento evitado e potencial de acúmulo de carbono: Área desmatada e em regeneração projetada de acordo com a média dos últimos 10, e estimativa do volume de CO 2 evitado. 4. Custo da emissão evitada e de recomposição: estimativa do custo de manutenção do estoque de carbono e de regeneração baseada no custo de oportunidade

48 Outros aplicativos CMAS(Sistema de monitoramento docadastro de Compromisso Socioambiental) SIMpas (Sistema de Monitoramento do Projeto Assentamentos Sustentáveis)

49 CMAS Botão do CarbonCalc

50 Sistema de Monitoramento do Projeto PAS Fundo Amazônia

51 Contabilizando outros fluxos

52 Linha de base para outros fluxos Emissão reduzida

53 Fatores de emissão 2010

54 Emissões da pecuária

55

56 Emissões projetada da agricultura brasileira

57 Obrigada

Anexo A - Monitoramento necessário ao sistema de REDD e medição de estoques de carbono de acordo com a metodologia de Baccini et al.

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