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1 RTRS BROAD SCALE MAPS AND HIGH CONSERVATION VALUE GUIDANCE FOR SOY EXPANSION PROJECT EXECUTIVE PROJECT from Centre for Remote Sensing of Federal University of Minas Gerais (CSR/UFMG) and Development Research Foundation (FUNDEP) Centro de Sensoriamento Remoto UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS to Roundtable on Responsible soy Association (RTRS) Britaldo Soares-Filho September

2 Table of contents List of abbreviations... 1 Introduction... 2 CSR/UFMG and FUNDEP... 5 Methodology... 6 Cartographic layers and products Team Working table References Annexes

3 List of abbreviations ANA. Agência Nacional de Águas CSR. Centro de Sensoriamento Remoto FNP. Informa Economics FUNDEP. Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa GAP. Growth Acceleration Plan GIS. Geographic Information System GO (favourable) HCV. High Conservation Value IBGE-PAM. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - Produção Agrícola Municipal ICONE. Instituto de Estudo do Comércio e Negociações Internacionais MCE. Multiple Criteria Evaluation NCCP. National Climate Change Plan NO-GO (non-recommended) NPV. Net Present Value RTRS. Roundtable on Responsible Soy Association SRTM. Space Shuttle Topographic Mission TWG. Technical Working Group UFMG. Universidade Federal de Minas Gerais USA. United States of America 1

4 1. Introduction Brazil has become the second largest exporter of agricultural commodities after the USA. Today, Brazil is the number one exporter by volume in beef, coffee, and sugar, is poised to become the top exporter of soy in 2012, and is behind only the USA in corn and ethanol exports. In addition, soy yields in Brazil are higher than in the USA (Nass et al. 2007) and agricultural policies, such as the national ethanol program, have contributed to the success of Brazilian agribusiness, which thrives despite receiving fewer prices supports and subsidies than agribusiness in the USA and EU. In spite of continued expansion of agricultural production, Brazil is a world leader in both committing to and achieving GHG reductions. Recent governance efforts have reduced Amazon deforestation in 2011 by 68% below the historical baseline of 19,600 km 2 year -1. Over the last half of 2000s, this reduction also took place in two other major biomes of Brazil, 60% in the Cerrado and 77% in the Atlantic Forest. A series of initiatives, both governmental and private, have come together to help build a momentum of continued reduction in deforestation countrywide. Efforts on the part of the Brazilian government to curb deforestation on private properties, crack down on illegal logging (Serviço Florestal Brasileiro & Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia 2010), and establish vast tracts of native forests as protected areas (Soares-Filho et al. 2010) 1, resulted in a reduction of more than one billion tons of CO 2 the equivalent to twice the target of the Kyoto Protocol for the period (Nepstad et al. 2011). In addition, voluntary registries that encourage responsible land management on the part of cattle ranchers and soy farmers (Nepstad et al. 2009) and the perception among Amazon farmers and ranchers that standing forests will soon gain value through a carbon market (Nepstad et al. 2009; Soares-Filho et al. 2010) have created a synergy to sustain further reductions in Amazon deforestation (Nepstad et al. 2011). These perceptions and voluntary initiatives have been bolstered by moratoria of soy and beef grown on recentlycleared lands, which attempt to exclude illegal deforesters from international commodity markets, as well as international commodity certification systems, such as RTRS. 1 More than 790 thousand km 2 of new areas were created since Those areas currently cover 46% of the Brazilian Amazon biome. 2

5 However, conflicting development and conservation policies, as well as increased demands for agricultural products from Brazil, threaten the permanence of this success. There is significant pressure to conserve the remaining Brazilian forests and also to expand agricultural production to meet domestic and global demands. Brazil's powerful agricultural sector hopes to double agricultural and livestock output by 2020, threatening to undermine the NCCP (National Climate Change Plan) targets (Casa Civil 2008). The Brazilian government's Growth Acceleration Plan (GAP), for example, is a heavily capitalized, inter-ministerial program that has few environmental safeguards and will increase the profitability of deforestationdependent activities by lowering the costs of transportation, storage, and energy. Today soy and sugar cane occupy large swaths of southern and central-western Brazilian Cerrado and have expanded into the Amazon region despite the official ban on growing sugar cane in the Amazon (Manzatto et al. 2009). There is a growing concern that soy expansion fuels deforestation elsewhere as it displaces cattle ranchers to inner Amazon frontiers (Nepstad et al. 2006; Arima et al. 2011) where land is still cheap (Bowman et al. 2012), imposing, as a result, large environmental and social losses. In addition to the direct impacts of traditional land management practices on soil fertility and carbon emissions, water consumption, and pollution from fertilizers and herbicides, the conversion of native vegetation to croplands is associated with biodiversity losses and the loss of carbon sequestration as native vegetation is cleared (Foley et al. 2007). The latter, together with carbon emissions from deforestation, further aggravates global warming. By causing change in surface albedo (Costa et al. 2007), temperature and evapotranspiration (Loarie et al. 2011), deforestation also modifies regional climate, water cycling (Bruijnzeel 2004), and consequently river regimes (Coe et al. 2009). Thus, forest conversion to agriculture in the Amazon, along with in the Cerrado, has broad implications for global climate and provision of a wide range of ecosystem services (Costanza et al. 1997; Millennium Ecosystem Assessment 2005; Turner et al. 2007; Stickler et al. 2009). in turn, climate change associated with large scale deforestation may reduce the productive area of grains, especially soy, due to expected more frequent water stress events (Oliveira et al. in review). 3

6 Therefore, tension between efforts to reduce pressure on forests at the same time Brazils plans on expanding land for agricultural production calls into question whether it is either possible or feasible to reconcile these oft-competing goals (Soares-Filho et al. 2012a). Blessed with the greatest tropical forest, massive agricultural potential, and an inventive and industrious people, Brazil will secure its place over the next decade as the only large emerging economy to balance development with the environment, or it will fall into the trap now catching many developed nations, whereby capitalism, for all apparent its benefits, holds the environment hostage. Indeed, the world is now looking to Brazil for leadership in this complex balance. The policies and investment plans put into place today will forever change the future of Brazil, and perhaps the Planet. These decisions need to be supplemented and coordinated using the best available information, which can bring to light a set of alternative pathways for sustainable rural development. For example, improving productivity of ranching will allow Brazil to reconcile conservation of forest with crop expansion yielding land to agricultural production as demand increases for food and biofuels produced in Brazil (Gouvello et al. 2010). Nevertheless, this strategy is not straightforward and will require the application of the best science to develop sound solutions towards reconciling agriculture expansion with forest conservation and restoration in Brazil. Here, we present a methodology of spatial analysis to guide the expansion of soy croplands, preferentially, onto converted lands according to the guidelines demanded by the Technical Working Group (TWG) of RTRS. This analysis aims to develop maps at broad scale (1: ) for the biomes Amazon and Cerrado, plus a series of detailed maps (1: ) for regions of higher interest, i.e. potential High Conservation Value (HCV) areas and "hotspots" of soy expansion and deforestation. These maps will help identify the GO (favourable) and NO-GO (non-recommended) zones for soy expansion. Thus, our analyses contributes to help Brazil meeting its goals of agricultural expansion while conserving its large environmental heritage. 4

7 2. CSR/UFMG and FUNDEP FUNDEP, a private law non-profit, educational institution, was founded in 1975 to foster and support research, education and extension activities both within and outside UFMG (Federal University of Minas Gerais) campuses. FUNDEP assists the preparation of projects and manages project funds obtained via contracts, whereby FUNDEP intervenes. In 1990, UFMG in association with its research foundation (FUNDEP) founded the Centre for Remote Sensing (CSR) at the Institute of Geosciences. CSR has developed various major research projects in the Amazon region and Brazil, focusing on land-use changes and their effects on the regional environment, human health and local economies. To this end, CSR, together with a group of institutions, has developed a modelling system for conducting integrated (economic and ecological) assessment of policy scenarios for the Amazon (SimAmazonia). As a result, CSR has become a world-wide reference for integrated simulation of land-use changes in tropical forest regions and assessment of associated impacts on climate, river regime, carbon balance, agriculture and forestry rents, and biodiversity. In addition, CSR is at the forefront of environmental model development with DINAMICA EGO software (www.csr.ufmg.br/dinamicaego), a spatially-explicit, high performance, modelling freeware used by many scholars around the world (See list of publication at csr.ufmg.br/dinamica/publications/publications.php). Research programs consist of mapping and modelling deforestation (Soares-Filho et al. 2002; 2004; 2006; 2010), land-urban change (Godoy & Soares-Filho 2008), study of population movements and their induced environmental changes (Barbiere et al. 2005; Garcia et al. 2007), agricultural (Bowman et al. 2012) and forestry rents (Merry et al. 2009; Nunes et al. 2012; Giudice et al. 2012), and impact assessments of land-use change scenarios in the Cerrado (Ferreira et al. 2012), Atlantic Forest (Texeira et al. 2009) and, particularly, in the Amazon, including modelling of carbon emissions from historical land-use change (Leite et al. 2012), opportunity costs of Amazon conservation (Nepstad et al. 2009), effectiveness of protected areas (Soares-Filho et al. 2010), regional climate change (Sampaio et al. 2007), fluvial regime alteration (Coe et al. 2009), habitat fragmentation and loss (Ramos et al. 2006), and forest fire regimes (Silvestrini et al. 2011; Soares-Filho et al. 2012b), among others. With respect to the 5

8 agricultural sector, CSR, together with ICONE, led the land-use analysis of the World Bank Low Carbon Case Study for Brazil (Gouvello et al. 2010), in which SimBrasil model was originally developed. SimBrasil is a nationwide, spatially-explicit model that simulates land-use, land-use change, forestry, deforestation, and regrowth, together with the resulting carbon emission balance, under various scenarios of agricultural land demand and deforestation policies for Brazil (Soares-Filho et al. 2012a). 3. Methodology The methodology of this project is designed to spatially-explicit model the best opportunities for soy expansion, preferentially on pasturelands, hence mitigating pressure to clear forested land, as well as to map priority areas for evaluating HCV by the Technical Working Group of RTRS. A series of cartographic layers will be developed as input to a GIS-based Multiple Criteria Evaluation procedure (Pereira & Duckstein 1993). Multiple Criteria Evaluation (MCE) is a method often used for environmental impact assessments and regional planning. In MCE, we confront two points of views, for example, one from soy farmers and another from conservationists. A way to solve this question is to list all criteria that favour the location of a future soy cropland and the ones that constrain or impede it. These criteria can be classified into binary (favourable and non-favourable) or ordinal ones. The latter can be ranked using weights defined by experts or from training the model with empirical data. The favourable criteria for soy expansion are classified into two major groups, namely physical and logistic ones, as follows: Physical Physical criteria include agroclimatic zoning and terrain aptitude. We will apply an agroclimatic zoning map for soy crops that we developed in house (Fig. 1). The map of climatic favourability for soy integrates thermal and hydro requirements for soy according to climate normals (Lima et al. in preparation). We selected less restrictive criteria given that agriculture research has increasingly developed climate-tolerant cultivars (Table 1). 6

9 Climate variables that we employed are climate normals of annual mean temperature, total precipitation, and accumulated water deficit. The latter is calculated using the soil water balance method (on a monthly basis) after Thornthwaite and Mather (1955), and implemented according to Sentelhas et al. (1999). Normals of annual mean temperature and total precipitation data were calculated based on climate monthly normals from WORDCLIM dataset at spatial resolution of (Hijmans et al. 2005). The final map of climatic favourability was produced by applying the Weights of Evidence method (Bonham-Carter 1994) on average climate calculated by using annual mean temperature, total precipitation, and accumulated water deficit using the method from Thornthwaite and Mather (1955). Evidences of soy cropland were obtained from the dataset of CANASAT-INPE (Rudorff et al. 2007). Fig. 1. Agro-climatic favourability for soybean cropping in Brazil. 7

10 Table 1. Criteria of soy crop climatic aptitude PARAMETER VALUE UNIT CONDITION Mean Min Temperature > 10 C at least 6 months fitting this criterion Mean Max Temperature < 40 C at least 6 months fitting this criterion Mean Precipitation < 0.5 mm/day during the 4 driest months Water Deficit = 0 mm/month at least 4 months fitting this criterion Source: agricultura.gov.br/politica-agricola/zoneamento-agricola/portarias-segmentadas-por-uf, sistemasdeproducao.cnptia.embrapa.br/fonteshtml/soja/cultivodesojanocerradoderoraima/clima.htm, Nepstad et al. (2008). We will use our map of terrain aptitude for mechanized agriculture to identify areas for crop expansion (Nepstad et al. 2008). The suitability map for mechanized agriculture takes into account four factors: The availability of flat land, appropriate soils, and inundation free areas. The first was obtained deriving the SRTM topography to produce an altitude deviance map and then setting visually a threshold to identify the flat lands. Then, a mode filter was applied to eliminate small areas, as mechanized agriculture needs large tracts of land. Soil criterion excluded soils with strong edaphic restrictions, e.g. ultisols, lithosols, dysthropic podzols, sands, and hydromorphic soils. Flood plain data come from Melack and Hess (2010) (Fig 2). Logistics As a major export commodity, profitability of soy crops is affected by a ratio of input/output prices at the farm gate, which is influenced by logistics, especially, due to the precarious infrastructure across Brazil. Within this context, Diaz et al. (2007) developed an interdisciplinary model of soy rent and applied to south-western Amazon to demonstrate how soy prices respond to current and planned infrastructure, including road paving and waterway opening (Fig. 3). We will use this model for the Amazon and surrounding Cerrado and expand the transportation cost module to the remainder of the study region to evaluate the impact of current infrastructure as well as of some major planned ones on the geography of soy rents. in this way, accumulated transportation cost surfaces will be built to major destinations of soy processing and export, i.e. ports. To this end, we will use data on infrastructure and soy industries described in the metadata available in the Annex. In addition, we will perform the same procedure, but now targeting the major input producers centres, such as major fertilizer 8

11 industries and limestone quarries and deposits, as lime is a basic input to correct soils in Brazil. Finally, we will compare our regional estimates of soy crop rents to the rents of other agribusiness crops in Brazil, such as corn and sugarcane (Fig. 4), to assess competition between soy and these crops. Fig. 2. Areas suitable for mechanized agriculture in the Amazon. Another additional criterion that affects the profitability of future soy farms is land prices, as a large upfront investment must take place to purchase land 2. In spite of the fact that farmers cash in this payment when they sell the land and land appreciation has driven the rationale of land occupation in agricultural frontiers in Brazil (Bowman et al. 2012), interest rates over the period will affect Net Present Value (NPV) of potential soy rents. Using land price dataset made available by FNP (informaecon-fnp.com/), we will deduct interest rates (5% 2 Although land could be leased, land prices also affect lease costs, thus potential soy rents. 9

12 annually over 30 year period) of land purchase investment from potential NPVs of soy rents in order to assess where selected new soy areas would provide higher economic returns over a 30 year term. Fig. 3. a) Potential soy rent (US$/ha.year) in Southwestern Amazon before a) and after b) Interoceanic and Northern Corridor highway road paving and Madeira canal opening (Diaz et al. 2007) Fig. 4. a) Estimates of soy rent for 2009 using yield, harvest area, and production value from IBGE PAM, and regional production costs obtained from various sources (see Annex 1). b) map of most profitable crop (soy, sugarcane and corn) derived from these rent estimates. As new crops areas should take place preferentially on pasturelands, hence replacing cattle ranching, understanding the geography of cattle ranching will be key to the success of intensification that must follow cropland expansion in order to avoid leakage, i.e. displacement 10

13 of cattle ranching to inner Amazon frontiers and consequently further deforestation (Bowman et al. 2012). In this regard, many cattle ranchers in areas where intensification would be required have invested little in capital or new technologies; thus, it is expected that this undertaking would be led by agribusiness and would only take place in geographic regions where conditions are highly favourable for intensification. Such regions might be characterized by proximity to markets, beef industries and supply of agricultural inputs (such as fertilizers and lime), proximity to high-productivity grain production zones, and availability of arable land that is not suitable for cultivation of higher-rent crops such as soy or sugarcane, if crop-cattle rotation is not considered. Therefore, areas that fulfil these requirements will be also indentified as part of a comprehensive cropland expansion strategy. Constraint criteria Constraint criteria include areas allocated already to other uses, for example protected areas, land-use restrictions, and environmental vulnerability. Soy crop is not allowed within protected areas, and should not be grown within their buffer zones. We will use the best protected area dataset put together for Brazil (See metadata) to exclude these areas. In addition, we will superimpose our map of urban areas (see metadata) to exclude potential conflicts with future urban growth. As preferentially, new soy areas must advance over converted land, we will integrate the best land-use maps for the Cerrado and Amazon that include forested and deforested lands (See metadata). To this map will superimpose the forest code balance (surplus and deficit) per micro watershed (level 12 ANA, including 166 thousand watersheds) according to the revision established by the bill passed in the Congress and amended by Brazil's presidency 3. These results come from a thorough spatial analysis using the best land-use data for Brazil performed by CSR that is still unpublished (Fig. 5). As a result, this analysis will allow us to identify the liability to restore legal reserve and riparian areas in target soy areas, as well as estimate the costs of restoration

14 Land use constraints also include restrictions imposed by land use zoning. In this regard, we will apply the map of macro ecological and economic zones 4 together with the map of priority zones for conservation 5 to define the NO-GO areas. Fig. 5. Forest Code balance per level 12 micro-watersheds of ANA according to the recent revision in the Congress and Presidency of Brazil. 4 Mapa Integrado do Macrozoneamento Ecológico-Econômico da Amazônia Legal: MMA - Secretaria de Políticas para o Desenvolvimento Sustentável (SDS) - Programa Zoneamento Ecológico-Econômico: Secretaria de Desenvolvimento Sustentável - Programa Zoneamento Ecológico Econômico Disponível em: (acesso em jan/2011)

15 Finally, for areas of deforestation hotspots we will perform a landscape structure analysis to identify natural vegetation remnants that are relevant for biodiversity conservation (e.g. core areas) as well as their interconnectivity with other remnants through the use of a multi-scale corridor analysis (e.g. Minor and Lookingbill, 2010). As recommended by TWG, these areas encompass the Cerrado's municipalities in which 78% of deforestation took place. According to this criterion, TWG selected two sets of municipalities (blue and green), involving 37 and 28 municipalities, respectively (Fig. 6). Fig. 6. Selected Cerrado's municipalities by TWG for landscape analysis. The methodology we envisage consists of dividing the study area into subregions, for example, watersheds, to calculate the total and percentage of forest remnants along with a series of landscape metrics that indicate the habitat integrity of forest remnants. To this end, we will apply a subset of metrics that takes into consideration the seven universal landscape structure components (Cushman et al. 2008), so that: Index of contagion represents the degree of aggregation of patch types (or the overall clumpiness of the landscape); largest patch index indicates the degree of dominance by large patches on the landscape; perimeter to area ratio is a proxy for patch shape variability (i.e. variability in patch shape complexity, where shape is defined by perimeter area relationships), and mean patch distance relates to the degree of isolation of patches from nearby patches of the same land use class. Then we will apply an algorithm that connects neighbouring subregions that are highly ranked according to our subset 13

16 of metrics into large-scale corridors. In turn, the resulting corridors will be connected to conservation priority areas indicated in the map of priority zones for conservation. In addition, we will overlay a map of density kernel of deforestation to assess the level of threat of forest remnants with higher interest for conservation. This analysis will be presented in maps at the scale of 1: At last step, we will integrate constraints and favourability maps through the use of Multiple Criteria Evaluation method. The MCE model will be implemented using Dinamica EGO freeware (www.csr.ufmg.br/dinamica). Dinamica EGO (EGO stands for Environment for Geoprocessing Objects) presents outstanding possibilities for the design of spatial models, from analytical to the very complex dynamic ones, which can ultimately involve nested iterations, dynamic feedbacks, multi-region and multi-scale approach, manipulation and algebraic combination of data in several formats - such as maps, tables, matrices and constants, decision processes for bifurcating and joining execution pipelines, and a series of complex spatial algorithms for the analysis and simulation of space-time phenomena. Dinamica EGO operators (called functors) are sequenced in graph form to establish a visual data flow (Fig. 7). With the help of this graphical interface, one can create models by simply dragging and connecting functors via their compatible ports, each of which represents a connector to a data element. In this way, models can be designed as a diagram, and their execution follows a data flow chain. In addition, this uniquely friendly interface allows for design of models that can be associated with a Wizard Tutorial built by the modeller to facilitate its operation by end-users (Fig. 6). In this way, all criteria in the MCE model can be easily changed to respond to specific view of users. Hence this tool will make easier to incorporate recommendations from Technical Working Group of RTRS in the new versions of the GO and NO-GO maps. 14

17 Fig. 7. Graphical and wizard interface of SimBrasil in Dinamica EGO freeware. 4. Cartographic layers and products All cartographic layers used as input in the project will be delivered together with the respective metadata as well as the layers of constraint and favourability criteria. In the Annex we provide a list including description and source of the main existing maps already developed, and in use by government officials and other important identities in Brazil. The main cartographic layers are as follows: 1. Current Infrastructure (roads, rivers, railways, ports). 2. Demography: urban areas and administrative units 3. Protected areas, including indigenous land, sustainable use and strictly protected areas. 4. Hydrography. 5. Ecological and economic zoning. 6. Map of priority areas for biodiversity conservation (www.mma.gov.br/estruturas/chm/_arquivos/maparea.pdf). 7. Physiography: soils, topography, vegetation. 8. Maps of forest remnants and secondary vegetation for the Amazon region, including PRODES and TERRACLAS (INPE 2011) and maps of natural vegetation remnants for the Cerrado. 9. Forest code balance per micro watershed of level 12 from ANA, according to presidency decree of 25 of May, Limestone deposits and occurrences. 15

18 11. Climatic suitability maps for soy. 12. Maps of soy yields, harvested area and production (maximum of ), and cattle herd; 13. Maps of main soy industries and export facilities. See a detailed description of selected cartographic layers in annexed metadata. Fig. 8 depicts a flowchart of data combining and processing. Metadata for the cartographic layers are presented in ISO Geographic information standard. ISO 19115:2003 defines the schema required for describing geographic information and services. It provides information about the identification, the extent, the quality, the spatial and temporal schema, spatial reference, and distribution of digital geographic data. As main products we will deliver the following: 1. Map of the best opportunities for soy expansion, together with priority areas for developing pilot projects to evaluate HCV areas. 2. A geographic overview of cattle ranching occupation in the Amazon and Cerrado biomes. 3. Map of areas of high value for biodiversity conservation. 4. Map of GO and NO-GO areas. 16

19 Temperature Precipitation Water deficit soils topography roads waterways railways ports industries Agro climatic zoning wetlands Terrain aptitude Transportation costs Fertilizers suitability Regional soy rents Land prices Urban areas Perspective of soy farmers Most favorable areas Potential net returns Other crops rents GO and no GO areas Pilot project areas best opportunities for soy expansion Overview of cattle ranching Additional criteria Forest code deficit Conservationist perspective Forest corridors Priority for conservation Cattle herd watersheds Forest remnants Prodes TerraClass PMDBBS Protected areas Priority areas ZEE Fig. 8. Flowchart of data processing. 17

20 5. Team Dr. Britaldo Soares-Filho and his team at Federal University of Minas Gerais (csr.ufmg.br/dinamica) have been the key designers of the integrated economic and ecological modelling platforms of SimAmazonia and SimBrasil, both of which were developed using DINAMICA-EGO, our spatial modelling freeware (www.csr.ufmg.br/dinamica). Dr. Soares-Filho has become one of the leaders in spatial analysis of land use and land use change in the Amazon and Brazil (See lattes.cnpq.br/ ). As the past co-director of the Amazon Scenarios program, a collaboration between IPAM, the Woods Hole Research Center, and UFMG, Dr. Soares-Filho has been at the forefront of spatial analysis in the Amazon and in leading research teams that has supported good public policy decisions through sound science. Letícia Santos de Lima (M.Sc. in Spatial Analysis and Modelling). Letícia de Barros Viana Hissa (M.Sc. in Spatial Analysis and Modelling). Carolina Marques Guilen Lima (M.Sc. in Spatial Analysis and Modelling). Hermann Oliveira Rodrigues (Computer Programmer and modeller). Bruno Morais Ferreira (Computer Programmer). Rômulo Fernandes Machado Leitão (Computer Programmer) William Leles de Souza Costa (GIS Specialist). Thiago Carvalho de Lima (GIS specialist). 6. Working table Activity/Month September October November December Executive project First version of map Second version of map Third version of map Fourth version of map 7. References Arima EY, Richards P, Walker R, Caldas MM (2011) Statistical confirmation of indirect land use changes in the Brazilian Amazon. Environmental Research Letters 6. doi: / /6/2/ Barbieri A, Swayer D, Soares Filho, BS (2005) Population and Land Use Effects on Malaria Prevalence in the Southern Brazilian Amazon. Human Ecology 33:

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