MÉTODO UTILIZADO PARA O MAPEAMENTO DAS ÁREAS POTENCIAIS DE RESTAURAÇÃO NA MATA ATLÂNTICA

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1 MÉTODO UTILIZADO PARA O MAPEAMENTO DAS ÁREAS POTENCIAIS DE RESTAURAÇÃO NA MATA ATLÂNTICA SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (SIG), MARÇO 2009 PACTO PELA RESTAURAÇÃO DA MATA ATLÂNTICA 2 GT GESTÃO DA INFORMAÇÃO 3

2 RESUMO CONTEÚDO O objetivo principal deste trabalho é identifi car e mapear áreas potenciais de restauração florestal na Mata Atlântica e direcionar as ações do Pacto. O Grupo de Trabalho Gestão da Informação coordenou e desenvolveu a coleta, tratamento e análise dos dados em ambiente SIG (Sistemas de Informações Georreferenciadas) para a confecção desse mapeamento. São áreas potenciais aquelas que dispõem de amparo legal de proteção, mas que, por estarem sem cobertura vegetal nativa ou possuírem baixa aptidão agrícola são usadas como pastagens. Resultado: foram encontrados 17,4 milhões de hectares de áreas potenciais favoráveis à restauração. Adicionalmente discutiu-se recomendações de priorização da restauração dessas áreas mapeadas na Mata Atlântica. Tais recomendações incluem: áreas preferenciais de pagamento de serviços ambientais; áreas que promovem aumento da conectividade fl orestal; presença de capacidade, recursos e infra-estrutura disponíveis nas regiões; e áreas já definidas como prioritárias por outras instituições. INTRODUÇÃO 1. CRITÉRIOS NA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS 1.1 Áreas Potenciais para Recuperação 1.2 Áreas Prioritárias para Recuperação 2. BASE DE DADOS 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 3.1 Áreas de Preservação Permanente Ciliares (APPc) 3.2 Áreas de Preservação Permanente nos topos de morros ou montanhas (APPm) 3.3 Estimativa do défi cit da cobertura vegetal nativa para compensação de Reserva Legal 3.4 Áreas de baixa aptidão agrícola e/ou elevada aptidão fl orestal 3.5 Localização dos programas e projetos de restauração em andamento 3.6 Análises dos diferentes cenários de restauração EQUIPE TÉCNICA - GRUPO DE TRABALHO GESTÃO DA INFORMAÇÃO: Adriana Paese - Conservação Internacional Anita Diederichsen - The Nature Conservancy Edson Santiami - Instituto BioAtlântica Gilberto Pereira - Instituto Terra de Preservação Ambiental João Guimarães - The Nature Conservancy Milena Ribeiro - The Nature Conservancy Ricardo Rodrigues - Laboratório de Ecologia e Restauração Florestal / Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 4. RESULTADOS 4.1 Áreas Potenciais 4.2 Áreas Prioritárias 4.3 Desafi os 4 CONTATO: 5

3 TABELAS FIGURAS TABELA 1: TABELA 2: TABELA 3: Fontes e escalas dos dados vetoriais de hidrografi a utilizados no presente estudo. Áreas de Preservação Permanente Ciliares sem cobertura vegetal, por estado Classes de formas de relevo usadas na metodologia de mapeamento de APP topo de morros ou montanhas FIGURA 1: FIGURA 2: FIGURA 3: FIGURA 4: Mapa de áreas na Mata Atlântica analisadas e não analisadas Esquema ilustrativo do índice de posição topográfi ca Etapas de processamento em ambiente ArcGis na delimitação de APP topo de morros e montanhas Regiões avaliadas na análise de fragmentação TABELA 4: Áreas de Preservação Permanente sem cobertura vegetal nativa, por estado FIGURA 5: Mapa de áreas potenciais para restauração fl orestal na Mata Atlântica TABELA 5: Estimativa do déficit de vegetação natural na compensação de RL, por estado FIGURA 6: Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 1 (cobertura vegetal atual) TABELA 6: TABELA 7: Áreas de baixa aptidão agrícola e/ou alta aptidão fl orestal Resultado, em hectares, de áreas potenciais para recuperação florestal FIGURA 7: FIGURA 8: Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 2 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares revegetadas) Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 3 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares e áreas de baixa aptidão agrícola revegetadas) FIGURA 9: Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 1 (cobertura vegetal atual) FIGURA 10: Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 2 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares revegetadas) FIGURA 11: Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 3 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares e áreas de baixa aptidão agrícola revegetadas) 6 7

4 INTRODUÇÃO A conservação da biodiversidade da Mata Atlântica depende de estratégias de restauração, em larga escala, que aumente a conectividade entre os fragmentos, viabilizem a preservação dos ciclos naturais e do fl uxo gênico, além de proteger os serviços ambientais da fl oresta. A recuperação fl orestal é possível, viável e vem acontecendo. Entretanto é necessário que as ações ganhem qualidade e ampliem sua escala de atuação: por essa razão foi estabelecido um pacto, composto por várias organizações, para integrar esforços e recuperar a Mata Atlântica. Com esse intuito o Pacto pela Restauração da Mata Atlântica estabeleceu grupos de trabalho de auxílio na estruturação, planejamento e desenvolvimento de produtos importantes à sua concretização. Um desses grupos, o GT Gestão da Informação foi formado com o objetivo de desenvolver uma base consolidada e indicar a localização de áreas potenciais de restauração. O presente trabalho tem como objetivo principal estabelecer critérios na defi nição e localização de áreas potenciais para a recuperação fl orestal na Mata Atlântica e direcionar as ações do Pacto. Aponta ainda os conceitos e critérios a serem considerados pelos executores de projetos de priorização das áreas favoráveis à recuperação da vegetação nativa na Mata Atlântica. 8 9

5 1. CRITÉRIOS ESTABELECIDOS NA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS Para a consideração das áreas potenciais de restauração e quando essas áreas podem ser prioritárias em razão de diferentes mecanismos de usos presentes, foram feitas pesquisas e discussões. 1.1 ÁREAS POTENCIAIS PARA RECUPERAÇÃO Áreas potenciais para restauração fl orestal são: a) aquelas ocupadas por pastagens ou que estão sem cobertura vegetal nativa, mas contam com instrumento legal de manutenção; b) áreas cujas características de relevo as tornam pouco aptas ao uso agrícola; c) áreas que já vêm sendo utilizadas em programas e projetos de restauração. Foram defi nidas como áreas potenciais para a recuperação aquelas de elevada aptidão fl orestal, reservas legais e Áreas de Preservação Permanente. a) A possível restauração dessas áreas colaboraria na adequação ambiental de propriedades rurais, de acordo com o que preconiza a Lei Federal no 4.771/65, e a Resolução do CONAMA 303/2002 a respeito da obrigatoriedade de se manter Áreas de Preservação Permanente e destinar uma parte da propriedade na constituição de Reserva Legal

6 b) Possuem baixa aptidão agrícola e/ou elevada aptidão fl orestal, em razão de limitantes tais como declividade onde o uso é de pastagens ou vegetação em estágio inicial. c) Áreas onde já ocorrem programas e projetos de restauração. A legislação corrente, regida pelo Código Florestal, determina que áreas de preservação permanente, segundo a Lei 4.771/65 2o do artigo 1o são: II área de preservação permanente: área protegida nos termos dos arts. 2 e 3 desta Lei, coberta ou não por vegetação nativa, com a função ambiental de preservar os recursos hídricos, a paisagem, a estabilidade geológica, a biodiversidade, o fl uxo gênico de fauna e fl ora, proteger o solo e assegurar o bem-estar das populações humanas. 3) Capacidades, recursos e infra-estrutura existente. Regiões onde já ocorrem iniciativas de restauração, presença de capacidade técnica e de viveiros. Este fator auxilia na otimização de custos dos processos de restauração e garante maiores níveis de efetividade dos projetos de restauração. 4) Áreas identifi cadas para recuperação em iniciativas de políticas públicas - tais como as áreas indicadas pelo projeto Diretrizes para a Conservação e Restauração da Biodiversidade no Estado de São Paulo. A existência de políticas públicas específi cas de restauração, funciona como suporte e catalisador de outras iniciativas nãogovernamentais, ao garantir o aporte de recursos fi nanceiros e técnicos destinados à fi nalidade e a possibilidade de ações conjuntas entre Estado e Sociedade Civil. 1.2 ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA RECUPERAÇÃO Dentre as áreas identificadas como potenciais para a restauração, algumas podem ser destacadas e consideradas prioritárias: 1) Aquelas que promovem a conectividade da paisagem. São áreas estratégicas pelo fato da sua restauração promover a conexão de fragmentos de grande porte detentores de biodiversidade, aumentando a viabilidade desses maciços naturais a longo prazo. Encaixam-se nessa situação áreas próximas a unidades de conservação, áreas com ocorrência de espécies endêmicas e/ou ameaçadas, e áreas de corredores que promovam a conectividade entre remanescentes signifi cativos de fl oresta nativa. 5) Áreas com potencial de autorecuperação. Resiliência, segundo Ingo Isernhagen¹ A relação de critérios que podem ser considerados em um exercício de priorização de áreas para restauração não se esgota aqui. Certamente existem outros critérios que dizem respeito às peculiaridades ambientais e a aspectos institucionais, econômicos, políticos e sociais inerentes a regiões específi cas. Este grupo de trabalho apenas destacou algumas características de caráter geral que podem servir como estímulo à implantação de projetos de restauração da Mata Atlântica. 2) Áreas que reúnem condições favoráveis à implementação de esquemas de Pagamento de Serviços Ambientais; tais como bacias hidrográficas fornecedoras de água de abastecimento humano, e áreas elegíveis em projetos de carbono. Essa potencialidade é importante ao se considerar a necessidade de recursos financeiros que suportem as ações de restauração. Quando a restauração é reconhecida pela sociedade como uma forma de aumentar o fornecimento de serviços ambientais imprescindíveis ao bemestar humano, a captação de recursos destinados a tal fim se torna mais viável; Isernhagen, Ingo, Brancalion, P. H. S, Rodrigues, R. R., Nave, A. G Diagnóstico Ambiental das áreas a serem restauradas. Referencial Teórico Pacto para a Restauração da Mata Atlântica,

7 2. BASE DE DADOS Foram utilizadas as seguintes bases de dados para o mapeamento das áreas potenciais e prioritárias para a recuperação: a) Limite do Bioma da Mata Atlântica, escala 1: (IBGE 2004 e IBGE 2009); b) Modelo Digital de Elevação, SRTM (90m), NASA c) Cobertura e Uso do Solo da Mata Atlântica, escala 1: (PROBIO 2006) d) Malha hidrográfica, em escala mínima 1: , fontes estaduais e IBGE. (Tabela 1) e) Unidades de Conservação, IBAMA 2009, MMA 2009, órgãos estaduais

8 Tabela 1: Fontes e escalas dos dados vetoriais de hidrografia utilizados no presente estudo. Figura 1 Mapa de áreas na Mata Atlântica analisadas e não analisadas UF FONTE E ANO DE COLETA ESCALA RS IBAMA : SC IBGE : e 1: PR SEMA : e 1: SP DAE : RJ Fundação CIDE : MG IEF : ES IBGE : e 1: BA IBGE : AL Embrapa Solos : : PE Embrapa Solos : : MS Imasul : PI sem dados MA sem dados CE sem dados SE sem dados PB sem dados RN sem dados GO sem dados Todos os dados descritos acima foram padronizados e convertidos para a projeção cartográfi ca Albers. Utilizou-se o limite do bioma da Mata Atlântica disponível e ofi cial no momento da análise, IBGE Entretanto houve uma alteração no limite ofi cial e foram incorporadas novas áreas geográficas. Essas áreas não foram analisadas em razão do prazo final de conclusão do mapeamento. Portanto existem áreas não analisadas no mapeamento (Figura 1), essas áreas serão trabalhadas na segunda versão

9 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 3.1 ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE CILIARES (APPC) As APP ciliares sem cobertura vegetal nativa são consideradas como áreas potenciais para recuperação fl orestal. Na quantifi cação e mapeamento dessas áreas considerou-se a malha hidrográfi ca estadual para a identifi cação de APPs ao longo de cursos de água, de acordo com os parâmetros estabelecidos na Resolução do CONAMA 302/2002, as seguintes distâncias foram consideradas: 30 m para os córregos e rios com largura inferior a 10 m; 100 m, para os reservatórios e rios com largura superior a 10 m, representados nos mapas digitais como duas linhas paralelas; 50 m para as nascentes. Os polígonos das Áreas de Preservação Permanente identifi cadas foram analisados quanto à sua cobertura fl orestal, pelo cruzamento dos mesmos com o mapa da cobertura vegetal nativa elaborado em 2006 por MMA /Probio². Esse mapa é baseado em imagens dos anos de 2002 e As APPc onde constatou-se a ausência de vegetação nativa (segundo o estudo citado) foram indicadas como áreas potenciais para a recuperação florestal. (tabela 2) Levantamento da Cobertura Vegetal Nativa do Bioma Mata Atlântica. MMA/PROBIO, 2006

10 Tabela 2: Áreas de Preservação Permanente Ciliares sem cobertura vegetal, por estado ÁREA LEI ÁREA APPC SEM DA MA (2009) ANALISADA VEGETAÇÃO NATIVA Sul PR , RS , SC , Centro-Oeste MS , Sudeste ES , MG , RJ , SP , Nordeste AL , BA , PE , ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE NOS TOPOS DE MORROS OU MONTANHAS (APPM) No mapeamento de APPs de topos de morros e montanhas foi aplicada a metodologia sugerida pela The Nature Conservancy (TNC) (2008) usando os parâmetros estabelecidos pela Resolução do CONAMA 302/2002. Tabela 3: Classes de formas de relevo usadas na metodologia de mapeamento de APP topo de morros ou montanhas Nº CLASSES TPI - PADRÃO DECLIVIDADE TPI MODIFICADO DE FORMAS DE RELEVO 1 Rigde > 1 SD não estabelecida 2 Upper <= 1 e >0,5 não estabelecida 3 Middle <= 0,5 e > -0,5 > 5 graus <= 0,5 e >0 4 Flat <= 0,5 e > -0,5 <= 5 graus <= 0,5 e >0 5 Lower <=-0,5 e >= -1 não estabelecida <= 0 e >= -1 6 Valley < -1 não estabelecida O segundo critério que interfere signifi cativamente no resultado é o raio de análise. Quanto maior o raio, maiores serão os compartimentos identifi cados. Quanto menor o raio, menores serão os compartimentos identifi cados. Na classifi cação de morros foi utilizado o raio de 1km e para a classifi cação de montanhas foi utilizado o raio de 3km, após testes entre raios de 1 a 10km de distância (Figura 2). Esta metodologia adota o software Topographic Position Index (TPI), disponível para o software ArcView 3.2 (Jenness, 2006) que calcula um Índice de Posição Topográfi ca das encostas, com base nas classes de relevo identificadas no raio de análise. As 6 classes de relevo preestabelecidas pelo aplicativo são mostradas na Tabela 3. Raio de análise Pixels vizinhos Pixel analisado Figura 2 Esquema ilustrativo do índice de posição topográfica No cenário A, o resultado entre as diferenças do pixel para seus vizinhos é nulo, ao contrário do cenário B, onde seus vizinhos têm altitude menor que o pixel analisado, portanto o TPI deste pixel é maior que 0. No último cenário, os pixels vizinhos são mais elevados que o pixel analisado, este terá, portanto um TPI menor que 0. As distâncias das setas representam o raio de análise, segundo critério importante para o funcionamento do aplicativo

11 As análises posteriores foram feitas usando o ArcGis 9.2 (fi gura 3). As classes selecionadas no agrupamento relativo às montanhas foram: Rigde e Upper sem alteração nos critérios. As classes para os morros foram as Rigde, Upper e Middle com modifi cações no critério TPI. Os morros foram classificados entre as cotas de 50m e 300m e ainda foi aplicado o critério de 17 graus de declividade (segundo a Resolução CONAMA 303); todos os polígonos que continham pelo menos 1 pixel com 17 graus de declividade foram classifi cados como morros. Tabela 4: Áreas de Preservação Permanente sem cobertura vegetal nativa, por estado ÁREA LEI ÁREA APPM SEM DA MA (2009) ANALISADA VEGETAÇÃO NATIVA Sul PR , RS , SC , Centro-Oeste MS , Sudeste ES , MG , RJ , SP , Nordeste AL , BA , PE , Figura 3: Etapas de processamento em ambiente ArcGis na delimitação de APP topo de morros e montanhas Necessitou-se da união entre várias cartas DEM a fim de evitar perdas nas bordas das cartas de análise. Montanhas e morros foram então agrupados em um arquivo raster, para análise com a ferramenta Zonal Stats que identificou os pontos mais elevados (topos) e mais baixos (base) dos polígonos isolados. A partir desse resultado, definiu-se o terço superior das montanhas e morros por meio de um cálculo simples da altura total do morro ou montanha e a divisão da terceira parte superior dando origem ao mapa de APPs de topos de morros. 3.3 ESTIMATIVA DO DÉFICIT DA COBERTURA VEGETAL NATIVA PARA COMPENSAÇÃO DE RESERVA LEGAL Na estimativa do défi cit da cobertura vegetal nativa em reservas legais foi primeiramente calculado 20% de área, para cada estado, no limite da Mata Atlântica. Posteriormente foram calculadas as áreas de remanescentes não protegidos na forma de Unidades de Conservação de Proteção Integral ou como APPs, a comparação entre essas duas informações dá uma estimativa de ausência ou existência de remanescentes fl orestais a serem usados como RL (tabela 5). As APP de topo de morro foram analisadas quanto à cobertura de vegetação nativa por meio da sua sobreposição com os mapas de vegetação MMA/Probio. (tabela 4) Levantamento da Cobertura Vegetal Nativa do Bioma Mata Atlântica. MMA/PROBIO, 2006

12 Tabela 5: Estimativa do déficit de vegetação natural na compensação de RL, por estado Sul Centro-Oeste Sudeste Nordeste PR RS SC MS ES MG RJ SP AL BA PE ÁREA LEI DA MA (2009) VEGETAÇÃO NATIVA TOTAL VEGETAÇÃO NATIVA NÃO PROTEGIDA COMO UCPI E APP DÉFICIT DE VEGETAÇÃO NATIVA PARA RL 20% DE ÁREA DO ESTADO NA MA , ( ) , , , ( ) , , ( ) , , ( ) , ( ) , ( ) , ( ) ( ) Essa divisão foi feita assumindo-se que as classes 1 e 2 correspondem a áreas de alta aptidão agrícola, e as classes 3 e 4 de alta aptidão fl orestal ou de baixa aptidão agrícola. As duas últimas classes foram agrupadas e sobrepostas com áreas ocupadas por pastagem e vegetação natural em estágio inicial segundo o Levantamento da Cobertura Vegetal Nativa do Bioma Mata Atlântica (MMA/PROBIO, 2006), As áreas resultantes da sobreposição de áreas de baixa aptidão agrícola com áreas mapeadas como pastagem e vegetação inicial foram consideradas também como áreas potenciais para restauração fl orestal (tabela 6). Tabela 6: Áreas de baixa aptidão agrícola e/ou alta aptidão florestal ÁREA LEI BAIXA APTIDÃO AGRÍCOLA DA MA (2009) ALTA APTIDÃO FLORESTAL Os valores respectivos obtidos referentes a cada estado foram considerados como o défi cit de área com vegetação natural a ser destinada à constituição de reserva legal nos termos da lei. Entretanto nem todos os estados apresentaram um défi cit de cobertura vegetal para uso de RL. 3.4 ÁREAS DE BAIXA APTIDÃO AGRÍCOLA E/OU ELEVADA APTIDÃO FLORESTAL A localização das áreas de elevada aptidão florestal considerou o Modelo Digital de Elevação (MDE) obtido a partir dos dados SRTM citados no tópico 2.2 e as seguintes classes de declividade (em graus): Sul PR , RS , SC , Centro-Oeste MS ,19 0 Sudeste ES , MG , RJ , SP , Nordeste AL , BA , PE , Quando houve sobreposição das áreas com as APPs, a área sobreposta foi contabilizada como APP, uma vez que há uma proteção legal estabelecida dessas áreas. Classe 1...<5 Classe a 15 Classe a 25 Classe 4...>

13 3.5 LOCALIZAÇÃO DOS PROGRAMAS E PROJETOS DE RESTAURAÇÃO EM ANDAMENTO Para a localização dos programas e projetos de recuperação fl orestal em andamento, está sendo desenvolvida uma ferramenta de cadastro via Internet, pelo site do pacto (www. pactomataatlantica.org.br). Essas áreas serão acrescentadas ao mapa de áreas potenciais na segunda versão do mapeamento. 3.6 ANÁLISES DOS DIFERENTES CENÁRIOS DE RESTAURAÇÃO A fi m de verificar a contribuição relativa da recuperação das áreas potenciais em diferentes regiões da Mata Atlântica, para o incremento da área total refl orestada e aumento da conectividade da paisagem, os seguintes cenários foram comparados com a situação atual da cobertura vegetal: diferentes paisagens, podendo-se avaliar mudanças temporais e diferenças de paisagem provocadas pelo uso de diferentes parâmetros na classifi cação das imagens. Cf. Carlos Frederico Volotão de Sá³. Considerando ser o exercício de análise de fragmentação de caráter complementar, decidiuse pela aplicação dessa análise aos objetivos principais do presente estudo (identifi cação de áreas potenciais para restauração), de modo a reduzir a escala a algumas regiões amostrais dentro do domínio da Mata Atlântica. Foram concluídas até o momento as análises de duas áreas amostrais (quadrantes de aproximadamente 42 mil km2), com diferentes padrões de fragmentação. As duas regiões selecionadas foram o noroeste do Estado de São Paulo e o litoral sul da Bahia (entre os municípios de Camamu e Belmonte), conforme fi gura abaixo. Cenário 1: Qual seria a situação (melhora/alteração) dos fragmentos atuais existentes se todas as APPc fossem restauradas? Cenário 2: Qual seria a situação (melhora/alteração) dos fragmentos atuais existentes se todas as APPm fossem restauradas? Cenário 3: Qual seria a situação (melhora/alteração) dos fragmentos atuais existentes se todas as APP (Mata ciliar e Topo de morro) fossem restauradas Para tanto foram aplicadas análises de fragmentação, utilizando-se o software Fragstats (http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html), que permite analisar a estrutura da paisagem (tamanhos, formas e configurações dos ecossistemas) e avaliar quantitativamente os processos de fragmentação que sofre. Esse software aplica análises espaciais e estatísticas conhecidas por métricas, que são medidas ecológicas de padrão e dispersão e forma da paisagem. Ele é particularmente útil na comparação entre Figura 4 Regiões avaliadas na análise de fragmentação No presente estudo, cada paisagem foi avaliada quanto à sua confi guração na situação atual de uso do solo e também quanto à hipótese de restauração das áreas identifi cadas como potenciais a tal fi nalidade. Decidiu-se nessa etapa analisar a variação de duas métricas de paisagem para os distintos cenários. As métricas utilizadas foram Área e Proximidade. A métrica de área calcula simplesmente o tamanho de cada fragmento em hectares. Já a métrica de Proximidade é calculada pela soma de cada área dos fragmentos dividida pela distância euclidiana borda-a-borda respectiva, considerando somente os fragmentos dentro do raio de busca estipulado (no presente estudo, o raio de busca foi de 5 km). Procedeu-se a uma análise comparativa superfi cial dos índices obtidos em cada um dos 3 cenários defi nidos VOLOTÃO, C. F. de Sá. Trabalho de análise espacial: Métricas do Fragstats. São José dos Campos, (SP): INPE, 1998.

14 4. RESULTADOS 4.1 ÁREAS POTENCIAIS Foram identifi cados e mapeados 17,4 milhões de hectares potenciais para restauração fl orestal na soma de todas as categorias apresentadas nesse presente trabalho, a escala fi nal do mapeamento é 1: (tabela 7 e fi gura 5). Tabela 7: Resultado, em hectares, de áreas potenciais para recuperação florestal ÁREA POTENCIAL PARA RESTAURAÇÃO (HA) Sul Centro-Oeste Sudeste Nordeste PR RS SC MS ES MG RJ SP AL BA PE

15 É importante ressaltar que esses dados apenas norteiam as primeiras ações do Pacto pela Restauração da Mata Atlântica. Para serem úteis como fontes de tomada de decisão necessita-se atualizações periódicas. Tendo isso em vista, sugerimos os próximos passos seguintes: Figura 5 Mapa de áreas potenciais para restauração florestal na Mata Atlântica Trabalhar os dados no Limite do Bioma levando em consideração a Lei da MA; Coletar e inserir malha hidrográfica dos estados que ainda não constam; Inserir e trabalhar com cobertura e uso do solo em nível estadual; Validar mapeamento das áreas indicadas pelos órgãos estaduais; Mapear e acrescentar áreas carbono elegíveis em novas regiões; Acrescentar dados coletados pelo site por meio do cadastro de projetos

16 4.2 ÁREAS PRIORITÁRIAS Após a análise dos resultados, os cenários 2 e 3, sobre os quais se simulou a restauração de áreas potenciais, apresentaram sensível melhoria quanto aos índices de Área e Proximidade, em razão, principalmente, da religação de fragmentos proporcionada pela hipotética restauração de áreas potenciais, que serviram como pontes de conexão. O fenômeno foi observado mais claramente em relação à restauração de APP ciliares, pelo fato das áreas estarem relacionadas a uma malha de drenagem que permeia de forma homogênea as regiões analisadas. Pode-se ver abaixo a representação espacial dos 3 cenários da região do litoral sul baiano, em relação aos parâmetros de Área e de Proximidade. Figura 6 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 1 (cobertura vegetal atual) Figura 7 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 2 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares revegetadas) Figura 8 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Área, considerando o cenário 3 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares e áreas de baixa 32 aptidão agrícola revegetadas) 33

17 4.3 DESAFIOS Entre os principais desafi os encontrados destacam-se os seguintes: Figura 9 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 1 (cobertura vegetal atual) Ausência de dados na escala apropriada. Em razão disso alguns estados não foram analisados, pela necessidade da escala mínima de 1: , estabelecida, principalmente nas geração das APP ciliares uma vez que essa informação requer malha hidrográfi ca. Fontes distintas de dados, que obrigou ao tratamento e formatação dos arquivos recebidos, sendo necessário, em muitas vezes, trabalhar o formato do arquivo e editálo para que pudesse ser operado em ambiente SIG. Presença limitada de especialistas em SIG dedicados ao trabalho de mapeamento. Mesmo após a contratação de um consultor que colabora em algumas atividades pontuais, fi cou evidente a carência de mais técnicos envolvidos nas atividades. Figura 10 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 2 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares revegetadas) Falta de recursos adicionais destinados a viagens e trabalhos de campo. Difi culdades de processamento em razão do grande volume de dados e a extensa área de abrangência. Figura 11 Resultado da análise de fragmentação para o parâmetro Proximidade, considerando o cenário 3 (cobertura vegetal atual somada a APP ciliares e áreas de baixa 34 aptidão agrícola revegetadas) 35

18 INICIATIVA EXECUÇÃO APOIO 37

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